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# 5. 数据集转换

2019-09-03lin, han阅读(4678)赞(4)

scikit-learn 提供了一个用于转换数据集的库, 它也许会 clean（清理）（请参阅预处理数据）, reduce（减少）（请参阅无监督降维）, expand（扩展）（请参阅内核近似）或 generate（生成）（请参阅特征...

2019-09-03lin, han阅读(4145)赞(5)

校验者: @程威 @Loopy 翻译者: @Sehriff 变换器(Transformers)通常与分类器，回归器或其他的学习器组合在一起以构建复合估计器。完成这件事的最常用工具是 Pipe...

2019-09-03lin, han阅读(5942)赞(4)

校验者: @if only 翻译者: @片刻模块 sklearn.feature_extraction 可用于提取符合机器学习算法支持的特征，比如文本和图片。注意特征特征提取与特征选择有很大的不同：前者...

2019-09-03lin, han阅读(6015)赞(5)

校验者: @不吃曲奇的趣多多 @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: @Counting stars 内核岭回归(Kernel ridge regression-KRR）[1] ...

2019-09-03lin, han阅读(7429)赞(4)

校验者: @if only 翻译者: @Trembleguy sklearn.preprocessing 包提供了几个常见的实用功能和变换器类型，用来将原始特征向量更改为更适合机器学习模型的形式。一般来说，...

2019-09-03lin, han阅读(4755)赞(3)

校验者: @if only 待二次校验翻译者: @Trembleguy @Loopy 因为各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这类数据经常被编码成空格、NaNs，或者是其他...

2019-09-03lin, han阅读(5547)赞(4)

校验者: @程威翻译者: @十四号如果你的特征数量很多, 在监督步骤之前, 可以通过无监督的步骤来减少特征. 很多的无监督学习方法实现了一个名为 transform 的方法, 它可以用来降低维度. 下...

2019-09-03lin, han阅读(6010)赞(4)

校验者: @FontTian @程威翻译者: @Sehriff sklearn.random_projection 模块实现了一个简单且高效率的计算方式来减少数据维度，通过牺牲一定的精度（作...

2019-09-03lin, han阅读(5873)赞(4)

校验者: @FontTian @numpy @Loopy 翻译者: @程威这个子模块包含与某些 kernel 对应的特征映射的函数，这个会用于例如支持向量机的算法当中(see...

2019-09-03lin, han阅读(5400)赞(2)

校验者: @FontTian @numpy 翻译者: @程威 The sklearn.metrics.pairwise 子模块实现了用于评估成对距离或样本集合之间的联系的实用程序。本模块同时...