sklearn

Python 3 利用 Dlib 和 sklearn 人脸笑脸检测机器学习建模

利用 Dlib 和 sklearn 机器学习模型，训练和测试笑脸检测模型 0. 引言　　利用机器学习的方法训 […]

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实战—一个完整的机器学习项目

本章中，你会假装作为被一家地产公司刚刚雇佣的数据科学家，完整地学习一个案例项目。下面是主要步骤：项目概述。 […]

scikit-learn 1.0 版本新特性及变动前瞻性预览

1 简介　　就在几天前，著名的机器学习框架scikit-learn在pypi上释放了其1.0rc1版本，这里 […]

Tree – Decision Tree with sklearn source code

After talking about Information theory, now let\’ […]

Confusion Matrix of sklearn

Confusion Matrix https://machinelearningmastery.com/con […]

数据正规化 (data normalization) 的原理及实现 (Python sklearn)

原理数据正规化（data normalization）是将数据的每个样本（向量）变换为单位范数的向量，各样本 […]

机器学习Sklearn系列：（四）朴素贝叶斯

本文简单的介绍了朴素贝叶斯的基本原理。 3–朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来 […]

基于SKLearn的SVM模型垃圾邮件分类——代码实现及优化

基于SKLearn的SVM模型垃圾邮件分类——代码实现及优化一. 前言由于最近有一个邮件分类的工作需要完成 […]

sklearn中，数据集划分函数 StratifiedShuffleSplit.split() 使用踩坑

sklearn中，数据集划分函数 StratifiedShuffleSplit.split() 使用踩坑在S […]

基于sklearn的波士顿房价预测_线性回归学习笔记

> 　以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/ […]

sklearn 中的 make_blobs()函数详解

sklearn 中的 make_blobs()函数 make_blobs() 是 sklearn.datase […]

sklearn: CountVectorize处理及一些使用参数

sklearn: CountVectorize处理及一些使用参数 CountVectorizer是属于常见的特 […]

机器学习- Sklearn (交叉验证和Pipeline)

前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用。那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中 […]

硬核机器学习干货，手把手教你写KNN！

机器学习相关概念　　人工智能、机器学习和深度学习的关系　　在探讨算法之前，我们先来谈一谈什么是机器学习。相 […]

train_test_split数据切分

train_test_split 数据切分格式： X_train,X_test, y_train, y_te […]

模型融合策略：开发树模型输出叶子节点作为特征到回归器或者分类器的类

模型融合策略：开发树模型输出叶子节点作为特征到回归器或者分类器的类 Posted on 2018-09-19 […]

Python 数据分析基础小结

一、数据读取 1、读写数据库数据读取函数: pandas.read_sql_table(table_name […]

回归模型构建

回归模型构建模块函数算法名称简称 linear_model LinearRegression 线性回归 […]

sklearn内部数据集调用及应用

忙了许久，总算是又想起这边还没写完呢。　　那今天就写写sklearn库的一部分简单内容吧，包括数据集调用，聚 […]

数据处理——数据集划分

数据集划分一般在日常工作中我们会将数据集拆分为训练集（train_set）和测试集（test_set）训练 […]

数据处理之数据变换

1哑变量处理　　也叫独热编码，英文：One-hot Encoding。可将任意离散型数据变为0-1数值。 […]

多分类问题的交叉熵计算

多分类问题的交叉熵在多分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entro […]

Sklearn中二分类问题的交叉熵计算

二分类问题的交叉熵在二分类问题中，损失函数（loss function）为交叉熵（cross entro […]

数据准备:变量筛选-实战篇

在上一篇文章《数据准备<4>：变量筛选-理论篇》中，我们介绍了变量筛选的三种方法：基于经验的方法、 […]

day-7 一个简单的决策树归纳算法（ID3）python编程实现

　　本文介绍如何利用决策树/判定树（decision tree）中决策树归纳算法（ID3）解决机器学习中的 […]

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