本书主要内容包括机器学习介绍,NumPy、Pandas、SciPy库、Matplotlib(可视化)四个基础模块,Scikit-learn算法、模型、拟合、过拟合、欠拟合、模型性能度量指标、数据标准化、非线性转换、离散化,以及特征抽取和降维的各种方法,包括特征哈希、文本特征抽取、特征聚合等。全书通过实用范例和图解形式讲解,选材典型,案例丰富,适合...
《Scikit-learn机器学习详解（下）》是2021年化学工业出版社出版的图书。 内容简介 本书主要内容包括普通最小二乘法回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线性回归、随机梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、最近邻回归、高斯过程回归、决策...
scikit-learn的Pipeline类允许用户将多个预处理步骤和模型训练组合成一个单一的流程,简化了代码编写和模型管理。 此外,scikit-learn还支持集成学习,通过将多个模型的预测结果结合起来,提高整体性能。例如,随机森林和梯度提升树都是集成学习方法的典型代表,它们在scikit-learn中得到了很好的实现。 五、可视化与解释性 除了...
机器学习(scikit-learn)之数据集导入 文章码仔的亮仔9775 这次我们使用sklearn库直接导入库中已有数据集。 一、调用sklearn库 fromsklearn.datasetsimportload_diabetes #调用sklearn库中的load_diabetes函数 从sklearn.datasets库中调用load_diabetes函数。
Scikit-learn 为分类和回归问题提供了两种不同的增强算法: 梯度树提升(梯度提升决策树) - 它迭代地构建学习器,弱学习器在预测错误的样本错误上进行训练。它最初从一个学习者开始,然后迭代地添加学习者。它试图通过迭代地添加新树来最小化损失。它使用决策树是弱估计器。Scikit-learn 提供了两个类,用于实现...
Scikit·learn机器学习详解（下） 《Scikit·learn机器学习详解（下）》是2021年化学工业出版社出版的图书，作者是潘风文。
简介:本文是面向初学者的scikit-learn机器学习指南,介绍了机器学习基础知识,包括监督和无监督学习,并详细讲解了如何使用scikit-learn进行数据预处理、线性回归、逻辑回归、K-means聚类等实战操作。文章还涵盖了模型评估与选择,强调实践对于掌握机器学习的重要性。通过本文,读者将学会使用scikit-learn进行基本的机器学习任务。
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