五、随机森林和 Extra-Trees 六、Ada Boosting 和 Gradient Boosting 七、Stacking 八、学习scikit-learn文档, 官方学习文档： http://scikit-learn.org http://scikit-learn.org/stable/u ...
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2018-09-04 22:33:28
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https://www.cnblogs.com/shanyou/p/9190701.html ML.NET以NuGet包的形式提供，可以轻松安装到新的或现有的.NET应用程序中。 该框架采用了用于其他机器学习库（如scikit-learn和Apache Spark MLlib）的“管道(Learni ...
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2018-08-31 01:24:34
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五、高维数据映射为低维数据 换一个坐标轴。在新的坐标轴里面表示原来高维的数据。 低维 反向 映射为高维数据 PCA.py 六、scikit-learn 中的 PCA 七、试手MNIST数据集 通过单幅图像数据的高维化,将单幅图像转化为高维空间中的数据集合,对其进行非线性降维,寻求其高维数据流形本征结 ...
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2018-08-30 22:43:09
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代码来自 sklearn的demo：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_isolation_forest.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-isolation-fore ...
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2018-08-27 18:09:00
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==操作符因为语法简洁而备受欢迎，但它本身也存在着局限性，比如继承或泛型问题。下面让我们依次来看看吧。 1、==和继承性问题 关于==运算符在继承时存在的问题，我们以String类型为例进行说明。 运行上面代码，依次产生：False、True、True、True。该结果很容易解释，除了Referen ...
在机器学习中，经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合，进而找到数据的规律，从而达到预测的目的。用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度，同时也可用于后续的解释和阐述工作。 这里利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据：数据可视化指南》一书中的数据 ...
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2018-08-26 22:00:02
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1 scikit-learn v0.17只有BernoulliRBM，没有MLPClassifier。 2 3 只需要把scikit-learn升级到v0.18即可。 4 5 在控制台输入下面任一个命令即可： 6 7 conda update scikit-learn 8 9 pip install... ...
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2018-08-25 21:18:01
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六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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编程语言 时间：
2018-08-25 20:07:22
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