基于测试数据和sklearn官网的例子,在Jupyter Notebook中使用Python做K-Means算法实验。 4,引入sklearn库 导入sklearn下的K-means模块。sklearn,全称scikit-learn,是python中的机器学习库,建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上,涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、...
任务5：使用Sklearn生成自定义数据集 5 任务描述和目标 任务描述 本任务是使用Sklearn生成一个用于分类模型的模拟数据集。数据集中含有400个样本，分为3个类别，每个样本含有2个特征。生成模拟数据集后，对数据集中的数据进行展示和数据分析，调用Sklearn中的分类算法进行模型训练和分类预测，通过2个特征预测各测试...
第4章,从线性回归到逻辑回归,介绍广义线性回归模型如何解决分类任务。将逻辑回归模型与特征提取技术结合起来实现一个垃圾短信分类器。 第5章,决策树——非线性回归与分类),介绍了一种回归和分类的非线性模型——决策树。用决策树集成方法实现了一个网页广告图片屏蔽器。 第6章,K-Means聚类,介绍非监督学 ...
基于测试数据和sklearn官网的例子,在Jupyter Notebook中使用Python做K-Means算法实验。 4,引入sklearn库 导入sklearn下的K-means模块。sklearn,全称scikit-learn,是python中的机器学习库,建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上,涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、...
任务5：使用Sklearn生成自定义数据集 5 任务描述和目标 任务描述 本任务是使用Sklearn生成一个用于分类模型的模拟数据集。数据集中含有400个样本，分为3个类别，每个样本含有2个特征。生成模拟数据集后，对数据集中的数据进行展示和数据分析，调用Sklearn中的分类算法进行模型训练和分类预测，通过2个特征预测各测试...