大多数数据挖掘算法都依赖于数值或类别型特征，从数据集中抽取数值和类别型特征，并选出最佳特征。 特征可用于建模， 模型以机器挖掘算法能够理解的近似的方式来表示现实 特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵 特征选择 scikit-learn中的VarianceThresho ...
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2018-06-01 22:20:29
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第一课 Python入门知识点1：Python安装知识点2：常用数据分析库NumPy、Scipy、Pandas、matplotlib安装知识点3：常用高级数据分析库scikit-learn、NLTK安装知识点4：IPython的安装与使用知识点5：Python2与Python3区别简介实战项目：Py ...
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2018-05-22 22:25:26
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在机器学习任务中，经常会对数据进行预处理．如尺度变换，标准化，二值化，正规化．至于采用哪种方法更有效，则与数据分布和采用算法有关．不同算法对数据的假设不同，可能需要不同的变换，而且有时无需进行变换，也可能得到相对更好的效果．因此推荐使用多种数据变换方式，用多个不同算法学习和测试，选择相对较好的变换方 ...
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2018-05-19 21:22:23
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数据分析实例 -- 气象数据 一、实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理，然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结 ...
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2018-05-12 19:28:56
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当XML中配置的xsd是4.0，而引用的包是4以下的spring bean.jar时，当服务器能连网时没问题，不能连网时，就报以下类似错误： org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 14; columnNumber: 75; schema_referen ...
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2018-05-11 20:14:19
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参考资料 <PYTHON_MACHINE_LEARNING> chapter3 A Tour of Machine Learning Classifers Using Scikit-learn 引言 在我们进行分类的时，所取样本中的特征值一般都分布在实数域，但是我们想得到的往往是一个在 [0,1] ...
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2018-05-09 20:52:52
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sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数 ...
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2018-05-09 19:42:27
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首先附上官网说明 [http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html#examples-using-sklearn-cluster-kmeans] 再附上一篇翻译文档 http://blog.cs ...
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2018-05-08 14:45:38
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之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。 之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧） 聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类 ...
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2018-05-08 14:36:58
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scikit-learn 源码解读之Kmeans，来自：http://midday.me/article/f8d29baa83ae41ec8c9826401eb7685e python之sklearn学习笔记，来自：http://lilian.info/blog/2016/12/sklearn.ht ...
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2018-04-26 12:19:06
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