scikit-learn
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  • 机器学习——Python 的 Scikit-learn
    Python 的机器学习基础教程，基于 Scikit-learn，简单优雅，易学易用
    Python 机器学习
    机器学习——Python 的 Scikit-learn
  • 机器学习神器Scikit-Learn的保姆级入门教程
    大家好，我是Peter~ Scikit-learn是一个非常知名的Python机器学习库，它广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域。 建模无敌：用户通过scikit-learn能够实现各种监督
    机器学习
  • 如何高效入门数据科学？
    链接散落的教程文章，做个详细的导读，助你更高效入门数据科学。 2017年6月以来，我陆续在自己的简书专栏《玉树芝兰》里，写了一系列数据科学教程。 这源于一次研究生课编程工作坊尝试。受阎教练的创新思维训练营启发，我在课后把词云制作流程详细记录转述，分享给了大家。 没想到，这篇《如…
    Python 机器学习 深度学习
  • 深度学习小技巧（二）：如何保存和恢复scikit-learn训练的模型
    在许多情况下，在使用scikit学习库的同时，你需要将预测模型保存到文件中，然后在使用它们的时候还原它们，以便重复使用以前的工作。比如在新数据上测试模型，比较多个模型的优劣。这种保存过程也称为对象序列化——表示具有字节流的对象，以便将其存储在磁盘上，它可以通过网络发送或保存到数…
    深度学习
  • [Scikit-learn教程] 02.01 统计学习：基本设置和预测器对象
    随着实验科学中的数据量急速增长，机器学习这门技术的重要性也与日俱增，其解决的问题包括建立预测方程以关联观察结果，对观察结果进行分类，或是从没有标签的数据集中挖掘规律。 本教程面向统计学习，即基于统计原理应用机器学习技术：从数据中得出结论。 Scikit-learn是一个Pyth…
    Python 机器学习 人工智能
    [Scikit-learn教程] 02.01 统计学习：基本设置和预测器对象
  • [Scikit-learn教程] 02.03 模型选择：预测器及其参数
    如前所见，每个预测器对象都带有score方法以判定对于新数据拟合（或预测）的质量，当然是越高越好。 示例：用支持向量分类对数字数据集做分类，并将得分赋值予变量score_svc。 Scikit-learn有一系列类可以用于为交叉验证策略产生训练/测试序列数组。这些类提供spli…
    Python 人工智能 scikit-learn
    [Scikit-learn教程] 02.03 模型选择：预测器及其参数
  • [Scikit-learn教程] 03.01 文本处理：特征提取
    在使用机器学习方法解决实际问题的时候，往往我们所得到的并不是纯粹的数据文件，它们有可能是图片、文本、视频等包含有效信息的复杂数据，这时候就需要我们从这些数据中提取数字特征，以便于我们之后的分析和训练过程。本节将介绍Scikit-learn中可用于文本分类的一些功能，它们包括 关…
    人工智能
    [Scikit-learn教程] 03.01 文本处理：特征提取
  • 入门系列之Scikit-learn在Python中构建机器学习分类器
    机器学习是计算机科学、人工智能和统计学的研究领域。机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测。机器学习特别有价值，因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程。 在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器…
    机器学习 Python scikit-learn
  • [Scikit-learn教程] 02.02 从多维采样中预测输出
    有监督学习从两个数据集中发现关联：观察到的数据X和我们想要预测的数据y（称为“目标”或“标签”）。通常情况下，y是长度为n_samples的一维数组。 Scikit-learn中所有的有监督预测器都提供：fit(X,y)方法来建立拟合模型；predict(X)方法，输入无标签采…
    Python 机器学习 人工智能
    [Scikit-learn教程] 02.02 从多维采样中预测输出