数据预处理sklearn-Processing-data: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#non-linear-transformation 特征选择sklearn-feature-selection:https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html 降维sklearn-Dimensionality-reduction:https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition....
本书分为两大部分:第一部分主要基于Scikit-Learn,介绍机器学习的基础算法;第二部分则使用TensorFlow和Keras,介绍神经网络与深度学习。此外,附录部分的内容也非常丰富,包括课后练习题解答、机器学习项目清单、SVM对偶问题、自动微分和特殊数据结构等。书中内容广博,覆盖了机器学习的各个领域,不仅介绍了传统的机器学习模型,...
这被称为感知器收敛定理。 Sscikit-Llearn 提供了一个Perceptron类,它实现了一个 单TLU 网络。它可以实现大部分功能,例如用于 iris 数据集(第4章中介绍过): 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from sklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.linear_modelimportPerceptron iris=load_iris()X=iris.dat...
| SciKit-Learn 为了跟得上这个教程的节奏，您需要安装最新版本的 SciKit Learn。虽然通过 pip 或 conda 很容易安装，但你可以参考来了解完整的细节。 官方的安装文档 | 数据 我们将使用 SciKit Learn 内置的乳腺癌数据集，如果具有肿瘤特征的样本均会被标记，并显示肿瘤为恶性还是良性。 我们将尝试创建一个神经网络...
Scikit-learn - Multiclass 和 Multilabel 算法 针对多分类和多标签问题,虽然深度学习具有较好的表现,但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试. sklearn.multiclass 提供了很多机器学习算法,处理 multiclass 和multilabel分类问题,主要是将问题转化为二值分类(binary classification) 问题. 同时也支持 multita...
《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》是2023年9月1日清华大学出版社出版的图书，作者：[印]阿什温·帕扬卡 (Ashwin Pajankar) 阿迪亚·乔希 (Aditya Joshi)著 欧拉 译。内容简介 《Python机器学习实战：基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》基于作者多年的...
机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow---第二章笔记 一、学习目标 以加州住房价格的数据集作为数据源,来进行构建一个完整的机器学习的项目。 二、完整的处理流程 2.1、目标问题 拿到数据集,搭建机器学习的项目,我们肯定是希望从这个数据中分析出什么结果。所以我们的目标就是:根据数据集,对一个区域的房价中位...
今天继续讲解第四课:基于scikit-learn识别导入的图像。 数据的维度 我们在经历前面的操作后,相信大家对表格形式的数据已经很熟悉了,肺癌数据集就是一个有344行患者,7列变量的数据。这个(344,7)就是代表一个二维数据。 现实生活中的数据都是有维度的,譬如一行患者的数据,一列变量的数据就是一维数据;肺癌数据集这种...
《机器学习实战：基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow（原书第2版）》是2020年机械工业出版社出版图书，从实践出发，手把手教你从零开始搭建起一个神经网络。内容简介 这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框...