特征工程直接影响到模型的性能,因为机器学习算法的性能很大程度上依赖于输入数据的表示(即特征)。 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 基于scikit-learn做特征工程 scikit-learn中主要用于特征的工具包: 数据预处理sklearn-Processing-data: https://scikit-learn.org/stable/modules/pre...
在机器学习中,超参数是一些在模型训练之前需要设置的参数。调整这些参数可以显著影响模型的性能。 scikit-learn提供了GridSearchCV工具,可以用于自动搜索最优的超参数组合。 fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV param_grid={'C':[0.1,1,10]}grid_search=GridSearchCV(model,param_grid,cv=5)grid_search....
这种代表方式产生的一个问题是,机器学习算法会一位两个相近的数字比两个离得较远的数字更为相似一些,然而真实情况并非如此。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder OneHotEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer LabelBinarizer 使用LabelBinarizer类可以一次性完成两个转换 从文本类别转换为...
在本文中,我们讲解了逻辑回归的数学原理,尝试使用Seaborn库可视化数据寻找数据间的相关性,并基于Scikit-learn库构建逻辑回归模型预测南瓜颜色,在下一篇文章中,我将介绍如何部署机器学习模型至Web端。 🚀挑战 关于逻辑回归,你我还有很多新鲜事物需要探索!但最好的学习方法是实验。请读者查找适合此类分析的数据集,并使用...
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框架,从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本...
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,...
因为有Scikit-Learn这样的库,现在用Python实现任何机器学习算法都非常容易。随机森林是一个由众多决策树构建的集成学习算法模型。 随机森林模型的介绍,百度搜索,会出现一大堆,这里不再赘述。 这里有个“马氏真理”Hahaha~,作为我们常人或者算法使用者,亦或是对机器学习算法感兴趣的人,最终想要让模型的分类预测准确度符合...
书名机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow 作者Aurélien Géron 出版社机械工业出版社 出版月份2018-08 ISBN9787111603023 了解更多 开课6学期 2024秋冬 已运行 更新时间: 2024-11-12 累计选课 2,016人 本学期合计70人 选课学校 13所 本学期合计1校次 公众学习者所属学校 88所 本学期合计13所 累计...
scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库,包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后,常见的操作是对模型进行可视化,则需要使用Matplotlib进行展示。 scikit-plot是一个基于sklearn和Matplotlib的库,主要的功能是对训练好的模型进行可视化,功能比较简单易懂。
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,...