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搜索关键字:scikit-learn referen    ( 610个结果
scikit-learn:3.4. Model persistence
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html 训练了模型之后,我们希望可以保存下来,遇到新样本时直接使用已经训练好的保存了的模型,而不用重新再训练模型。本节介绍pickle在保存模型方面的应用。(After training a scikit-learn model, it is desirable ...
分类:其他好文   时间:2015-07-30 09:33:44    阅读次数:211
Python 之 sklearn 交叉验证 数据拆分
本文K折验证拟采用的是 Python 中 sklearn 包中的 StratifiedKFold 方法。 方法思想详见:http://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html StratifiedKFold is a variation of k-fold which returns stratified folds:...
分类:编程语言   时间:2015-07-29 21:24:34    阅读次数:817
scikit-learn:3.3. Model evaluation: quantifying the quality of predictions
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter 三种方法评估模型的预测质量: Estimator score method: Estimators都有 score method作为默认的评估标准,不属于本节内容,具体参考不同estimators的文档。Scorin...
分类:其他好文   时间:2015-07-29 10:25:49    阅读次数:195
scikit-learn:3. Model selection and evaluation
参考:http://scikit-learn.org/stable/model_selection.html 有待翻译,敬请期待: 3.1. Cross-validation: evaluating estimator performance 3.1.1. Computing cross-validated metrics 3.1.1.1. Obtain...
分类:其他好文   时间:2015-07-27 23:13:01    阅读次数:215
scikit-learn:7. Computational Performance(计算效能<延迟和吞吐量>)
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/computational_performance.html 对于有些应用,estimators的计算效能(主要指预测新样本时的延迟和吞吐量)非常关键,我们也考虑训练的效能,但由于训练可以offline,所以我们更关注预测时的效能问题。 预测延迟(Prediction latency):预测一个新样本花...
分类:其他好文   时间:2015-07-27 23:11:58    阅读次数:243
scikit-learn:在实际项目中用到过的知识点(总结)
零、所有项目通用的: http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46851245(数据集格式和预测器) http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46852755(加载自己的原始数据) (适合文本分类问题的 整个语料库加载) http://blog.csdn.net/mmc2...
分类:其他好文   时间:2015-07-27 09:28:54    阅读次数:140
scikit-learn:4.8. Transforming the prediction target (y)
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing_targets.html 没什么好翻译的,直接给例子。 1、Label binarization LabelBinarizer is a utility class to help create a label indicator matrix from...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 19:18:24    阅读次数:216
scikit-learn:4.7. Pairwise metrics, Affinities and Kernels
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/metrics.html The sklearn.metrics.pairwise submodule implements utilities to evaluate pairwise distances(样本对的距离) or affinity of sets of samples(样本集的相似度)...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 17:24:43    阅读次数:167
scikit-learn:4.5. Random Projection
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/random_projection.html The sklearn.random_projection module 通过trading accuracy(可控的范围)来降维数据,提高效率。实现了两类unstructured random matrix:: Gaussian random mat...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 14:19:28    阅读次数:222
scikit-learn:4.4. Unsupervised dimensionality reduction(降维)
参考:http://scikit-learn.org/stable/modules/unsupervised_reduction.html 对于高维features,常常需要在supervised之前unsupervised dimensionality reduction。 下面三节的翻译会在之后附上。 4.4.1. PCA: principal compo...
分类:其他好文   时间:2015-07-26 12:47:59    阅读次数:149
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