https://github.com/apachecn/sklearn-doc-zh 示例 https://scikit-learn.org/stable/ 分类:(e) AI 好文要顶关注我收藏该文微信分享 dong1 粉丝-31关注 -0 +加关注 0 0 升级成为会员 «上一篇:Plot different SVM classifiers in the iris dataset ...
在上一篇基础教程中,我们介绍了 sklearn的基础使用方法。本文将进一步深入,介绍一些高级功能和技巧,包括管道、特征工程、模型选择与评估、以及集成方法等。...示例:管道的使用from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.preprocessing import ...
机器学习多半是十分复杂的算法,在现实的应用中很难由自己在短时间内高效、健壮地完成较为复杂算法,“君子性非异也,善假于物也”,sklearn成为最为简单和常用的工具,不仅有复杂的算法实现,还有比较多的数据集操作和结果分析操作,有些功能甚至连tensorflow都没有,例如交叉验证的数据集生成等,因此sklearn非常优秀! 在...
scikit-learn(sklearn)官方地址:http://scikit-learn.org/* 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 * 可供大家使用,可在各种环境中重复使用 * 建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上 * 开放源码,可商业使用 - BSD license 关于我们 我们是 ApacheCN 开源组织,一群有想法,爱装逼,爱斗图,有活力,爱搞事,爱吃辣条的...
官网地址:scikit-learn(sklearn): http://scikit-learn.org 中文文档:ApacheCN - scikit-learn(sklearn): http://sklearn.apachecn.org Github :https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh 维护地址 github: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh/ ...
sklearn: TfidfVectorizer 中文处理及一些使用参数 LSI 代码语言:javascript 复制 #coding=utf-8from sklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer document=["I have a pen.","I have an apple."]tfidf_model=TfidfVectorizer().fit(document)sparse_result=tfidf_model.transform(document)# 得到tf-...
首先,SKlearn需要三个依赖库,分别进行安装。如果已经安装好了Python,那么可以直接运用pip命令来安装这些库。pip命令自带版本一般比较旧,需要更新。使用如下命令更新: 更新完成后,直接运行: pip install numpy pip install matplotlib pip install scipy pip install sklearn ...
scikit-learn估计器遵循某些规则,使其行为更具预测性。 类型转换 除非另有规定,输入将被转换为float64: >>> import numpy as np >>> from sklearn import random_projection >>> rng = np.random.RandomState(0) >>> X = rng.rand(10, 2000) >>> X = np.array(X, dtype='float32') >>> X.dt...
sklearn.covariance: Covariance Estimators(协方差估计) 该sklearn.covariance模块包括方法和算法,以鲁棒地估计给定一组点的特征的协方差。定义为协方差的倒数的精度矩阵也被估计。协方差估计与高斯图形模型的理论密切相关。 用户指南:有关详细信息,请参见协方差估计部分。 covariance.EmpiricalCovariance([...]) 最大...
Python+sklearn使用朴素贝叶斯算法识别中文垃圾邮件 总体思路与步骤: 1、从电子邮箱中收集垃圾和非垃圾邮件训练集。 2、读取全部训练集,删除其中的干扰字符,例如【】*。、,等等,然后分词,删除长度为1的单个字。 3、统计全部训练集中词语的出现次数,截取出现次数最多的前N(可以根据实际情况进行调整)个。