make_s_curve( ) 生成S型曲线数据集 make_sparse_coded_signal( ) 生成信号作为字典元素的稀疏组合 make_sparse_spd_matrix( ) 生成稀疏堆成的正定矩阵 make_sparse_uncorrelated( ) 使用稀疏的不相关设计生成随机回归问题 make_spd_matrix( ) 生成随机堆成的正定矩阵 make_swiss_roll( ) 生成瑞士卷曲线数据集...
首先，让我们导入必要的库：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs, make_moons, make_circles, make_s_curve, make_swiss_roll, make_checkerboard1. 生成分类数据集要生成分类数据集，可以使用 make_classification函数。...
make_sparse_uncorrelated 产生四个特征的线性组合(固定参数)作为期望目标输出 make_friedman1 采用了多项式和正弦变换 make_friedman2 包含了特征的乘积和互换操作 make_friedman3 类似于arctan变换用于流行学习的数据集简介 make_s_curve 生成S型曲线数据集 make_swiss_roll 生成瑞士卷曲线数据集用于...
PCA 的一个弱点是它无法检测到非线性特征。 已经开发了一组称为流形学习的算法,来解决这个缺陷。流形学习中使用的规范数据集是 S 曲线: fromsklearn.datasetsimportmake_s_curve X, y = make_s_curve(n_samples=1000)frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D ax = plt.axes(projection='3d') ax.scatter3D(X...
datasets.make_low_rank_matrix datasets.make_moons datasets.make_multilabel_classification datasets.make_regression datasets.make_s_curve datasets.make_sparse_coded_signal datasets.make_sparse_spd_matrix datasets.make_sparse_uncorrelated datasets.make_spd_matrix ...
make_s_curve 生成S型曲线数据集 make_swiss_roll 生成瑞士卷曲线数据集 用于因子分解的 数据集简介 make_low_rank_matrix make_sparse_coded_signal nake_spd_matrix 产生的是随机的堆成的正定矩阵 make_sparse_spd_matrix 产生的是稀疏的堆成正定矩阵 make_blobs() image make_classification() image make_moon...
learning_curve:构建与绘制学习曲线。 GridSearchCV:用交叉验证从超参数候选网格中搜索出最佳超参数。 RandomizedSearchCV:用交叉验证从一组随机超参数搜索出最佳超参数。 这里我们只关注调节超参数的两个估计器,即GridSearchCV和RandomizedSearchCV。我们先回顾一下交叉验证(更详细的讲解请查看ShowMeAI文章 图解机器学习...
datasets.make_multilabel_classification datasets.make_regression datasets.make_s_curve datasets.make_sparse_coded_signal datasets.make_sparse_spd_matrix datasets.make_sparse_uncorrelated datasets.make_spd_matrix datasets.make_swiss_roll 下面以make_regression()函数为例,首先看看函数语法: ...
datasets.make_regression datasets.make_s_curve datasets.make_sparse_coded_signal datasets.make_sparse_spd_matrix datasets.make_sparse_uncorrelated datasets.make_spd_matrix datasets.make_swiss_roll 下面以make_regression()函数为例,首先看看函数语法: ...
learning_curve: 建立学习曲线。 GridSearchCV: 用交叉验证从网格中一组超参数搜索出最佳超参数。 RandomizedSearchCV: 用交叉验证从一组随机超参数搜索出最佳超参数。本小节关注调节超参数的两个估计器,即上面列出的最后两个。它们都要用到交叉验证,先来了解一下这个知识点。...