2.3. 聚类 未标记的数据的 Clustering(聚类) 可以使用模块 sklearn.cluster 来实现。 每个 clustering algorithm (聚类算法)有两个变体: 一个是 class, 它实现了 fit 方法来学习 train data(训练数据)的 clusters(聚类),还有一...
对于scikit-learn 中可用方案的概览,另见 out-of-core learning 文档。 所有朴素贝叶斯模型调用 partial_fit 都会引入一些计算开销。推荐让数据快越大越好,其大小与 RAM 中可用内存大小相同。 中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/naive_bayes.html 官方文档: http://scikit-learn.org/stabl...
>>>fromsklearnimportlinear_model>>>reg=linear_model.Ridge(alpha=.5)>>>reg.fit([[0,0],[0,0],[1,1]],[0,.1,1])Ridge(alpha=0.5, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=None,normalize=False, random_state=None, solver='auto', tol=0.001)>>>reg.coef_array([ 0.34545455, 0.345...
它可以在高维度上执行KD-tree, 尽管实际的性能高度依赖于训练数据的结构. 在 scikit-learn 中, 基于 ball 树的近邻搜索可以使用关键字algorithm='ball_tree'来指定, 并且使用类sklearn.neighbors.BallTree来计算. 或者, 用户可以直接使用BallTree类.
【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN 1.10. 决策树 Decision Trees (DTs) 是一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 例如,在下面的图片中,决策树通过if-then-else的决策规则来...
【Scikit-Learn 中文文档】决策树 - 监督学习 - 用户指南 | ApacheCN 1.10. 决策树 Decision Trees (DTs) 是一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 例如,在下面的图片中,决策树通过if-then-else的决策规则来...
sklearn.mixture是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包,支持 diagonal,spherical,tied,full四种协方差矩阵 (注:diagonal指每个分量分布有各自不同对角协方差矩阵,spherical指每个分量分布有各自不同的简单协方差矩阵, tied指所有分量分布有相同的标准协方差矩阵,full指每个分量分布有各自不同的标准协方差矩阵) ,它对...
在scikit-learn 中,该变换(具有用户定义的收缩系数) 可以直接应用于使用shrunk_covariance方法预先计算协方差。 此外,协方差的收缩估计可以用ShrunkCovariance对象 及其ShrunkCovariance.fit方法拟合到数据中。 再次,根据数据是否居中,结果会不同,所以可能要准确使用参数assume_centered。
[`ComplementNB`](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.ComplementNB.html#sklearn.naive_bayes.ComplementNB)实现了多项朴素贝叶斯(CNB)算法。CNB是标准多项式朴素贝叶斯(MNB)算法的一种改进,特别适用于不平衡数据集。具体来说,CNB使用来自每个类的补数的统计数据来计算模型的权重...
贡献者:https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh#贡献者 1.1. 广义线性模型 下面是一组用于回归的方法,其中目标期望值 y是输入变量 x 的线性组合。 在数学概念中,如果 是预测值 value. 在整个模块中,我们定义向量 作为coef_定义 作为intercept_. ...