1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis。那既可以用于分类又可以用于降维。当然,应用场景最多的还是降维。和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可。 2. LinearDiscriminantAnalysis类概述 我们这里对LinearDiscriminantAnalysis...
然后,我们将会展示两种主要的降维方法:投影(projection)和流形学习(Manifold Learning),同时我们还会介绍三种流行的降维技术:主成分分析(PCA),核主成分分析(Kernel PCA)和局部线性嵌入(LLE)。 维数灾难 我们已经习惯生活在一个三维的世界里,以至于当我们尝试想象更高维的空间时,我们的直觉不管用了。即使是一个基本的 4...
然后,我们将会展示两种主要的降维方法:投影(projection)和流形学习(Manifold Learning),同时我们还会介绍三种流行的降维技术:主成分分析(PCA),核主成分分析(Kernel PCA)和局部线性嵌入(LLE)。 维数灾难 我们已经习惯生活在一个三维的世界里,以至于当我们尝试想象更高维的空间时,我们的直觉不管用了。即使是一个基本的 4...
目标:在一小时内,理解scikit-learn库的基本概念,能够进行基本的数据预处理,理解并实践至少一个机器学习模型(例如线性回归、逻辑回归、决策树等),并能够进行模型评估。 第一步:理解Scikit-learn基本概念(10分钟) 学习Scikit-learn的基本概念和主要模块,例如分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。 第二步:数据预...
scikit-learn 是一个开源的Python机器学习库,它提供了简单且高效的数据挖掘和数据分析工具。该库设计简单,易于上手,同时提供了广泛的算法选择,包括分类、回归、聚类、降维等。 2. 学习scikit-learn中的常用机器学习算法及其使用场景 scikit-learn 支持多种机器学习算法,包括但不限于: 分类算法:如逻辑回归(Logistic Reg...
5.2.6 用ScikitLearn实现线性判别分析128 5.3 非线性降维和可视化130 5.3.1 非线性降维的不足130 5.3.2 使用tSNE可视化数据131 5.4 本章小结135 XV 第6章 模型评估和超参数调优的最佳实践136 6.1 使用pipeline方法简化工作流程136 6.1.1 加载威斯康星乳腺癌数据集136 6.1.2 在...
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》学习笔记 写在前面 1. 机器学习概览 写在前面 读后感 先说结论:不推荐 讲道理,这本书的学习过程真的是超累。一直憋着一口气才能坚持下来。机器学习部分好说,原理和实践部分其实挺烂的,但我不是很想喷,因为跟后面的tensorflow部分比起来,真的是小巫见大巫。为什么...
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder LabelEncoder 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 ...
随机将数据集分割为测试集和训练集的便捷方式是使用scikit-learn中model_selection子模块的train_test_split函数: >>>fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split>>>X, y = df_wine.iloc[:,1:].values, df_wine.iloc[:,0].values>>>X_train, X_test, y_train, y_test =\...train_test_split...