3.3.4 用Scikit-Learn训练逻辑回归模型 3.3.5 使用正则化避免模型过拟合 3.4 基于最大分类间隔的支持向量机 3.4.1 理解最大分类间隔 3.4.2 使用松弛变量解决非线性可分问题 3.4.3 Scikit-Learn中另外一种实现 3.5 使用核支持向量机求解非线性问题 3.5.1 处理线性不可分数据的核方法 3.5.2 使用核方法在高维空...
scikit-learn: 基本概念:scikit-learn是一个基于Python的机器学习库,它提供了大量的算法和工具,用于数据挖掘和数据分析。 用途:scikit-learn主要用于传统的机器学习算法,如分类、回归、聚类、降维等,同时也支持深度学习的部分功能,但相对于PyTorch来说,其深度学习的支持较为有限。 2. 模型构建与训练 PyTorch: pytho...
Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn是(美)塞巴斯蒂安·拉施卡等创作的计算机网络类小说,QQ阅读提供Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn部分章节免费在线阅读,此外还提供Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn全本在线阅读.
第3章介绍基本的机器学习分类算法及其应用,同时介绍了一个最流行、最全面的开源机器学习库——Scikit-Learn。第4章讨论如何处理原始数据集中最常见的问题,如数据缺失等。本章介绍了几种方法,用于识别数据集中包含信息最丰富的特征。本章还介绍了如何处理不同类型的变量,使其可以作为机器学习算法的输入。
本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法,除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外,还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的机器学习与深度学习方法,以及用于生成新数据的生成对抗网络...
CHAPTER 1 第1章 赋予计算机从数据中学习的能力 机器学习是一门使用算法处理数据从而使数据变得有意义的学科。机器学习是计算机科学中最令人兴奋的领域!我们生活在一个数据丰沛的时代,使用机器学习算法可以将数据转化为知识。近些年来涌现出许多功能强大的机器学习开源代码,从而使现在成为进入机器学习领域的最佳时代。通过...
Python是一种常用的编程语言,广泛应用于数据科学和机器学习领域。其中,PyTorch和scikit-learn是两个流行的Python库,用于实现机器学习算法和模型。本文将介绍如何使用这两个库来进行机器学习,包括数据准备、模型训练和预测等过程。 数据准备 在机器学习任务中,我们通常需要准备数据集。首先,我们从外部数据源获取数据,并将...
在阅读《Python机器学习基于Pytorch和scikit-learn》之后,我深深地被这本书所展现的内容所吸引。它不仅是一本机器学习的教材,更是一本引领读者探索人工智能领域前沿技术的指南。首先,这本书对机器学习的基础概念进行了深入且细致的介绍,如监督学习、无监督学习、强化学习等。每一个概念都由作者以清晰且易于理解的方式...
当当网图书频道在线销售正版《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》,作者:[美]塞巴斯蒂安·拉施卡 [美]刘玉溪(海登) [美]瓦希德·米尔贾利利 著,出版社:机械工业出版社。最新《Python机器学习:基于PyTorch和Scikit-Learn》简介、书评、试读、价格、图片等相