关注于数据分析的小站

标签:Sklearn

第6页
# 无监督学习: 寻求数据表示-0dayhub
Sklearn

# 无监督学习: 寻求数据表示

lin, han阅读(6432)赞(0)

校验者:         @片刻 翻译者:         @X 聚类: 对样本数据进行分组 可以利用聚类解决的问题 对于 iris 数据集来说,我们知道所有样本有 3 种不同的类型,但是并不知道每一个样本是那种类型:此时我们可以尝试一个 ...

# 把它们放在一起-0dayhub
Sklearn

# 把它们放在一起

lin, han阅读(5592)赞(0)

校验者:         @片刻 翻译者:         @X 模型管道化 我们已经知道一些模型可以做数据转换,一些模型可以用来预测变量。我们可以建立一个组合模型同时完成以上工作: import numpy as np import ma...

Sklearn

# 寻求帮助

lin, han阅读(4239)赞(0)

校验者:         @片刻 翻译者:         @X 项目邮件列表 如果您在使用 scikit 的过程中发现错误或者需要在说明文档中澄清的内容,可以随时通过 Mailing List 进行咨询。 机器学习从业者的 Q&A...

Sklearn

# 处理文本数据

lin, han阅读(4347)赞(0)

校验者:         @NellyLuo         @那伊抹微笑         @微光同尘 翻译者:         @Lielei 本指南旨在一个单独实际任务中探索一些主要的 scikit-learn 工具: 分析关于 20 ...

# 1.5. 随机梯度下降-0dayhub
Sklearn

# 1.5. 随机梯度下降

lin, han阅读(5720)赞(3)

校验者:         @A         @HelloSilicat @Loopy @qinhanmin2014 翻译者:         @L 随机梯度下降(SGD) 是一种简单但又非常高效的方法,主要用于凸损失函数下线性分类器的判...

# 选择正确的评估器(estimator)-0dayhub
Sklearn

# 选择正确的评估器(estimator)

lin, han阅读(5463)赞(0)

校验者: 翻译者:         @李孟禹 通常,解决机器学习问题的最困难的部分可能是找到恰当的的评估器(estimator)。 不同的评估器更适合不同类型的数据和不同的问题。 下面的流程图是一些粗略的指导,可以让用户根据自己的数据来选择...

Sklearn

# 安装 scikit-learn

lin, han阅读(4045)赞(0)

校验者:         @小瑶 @Loopy 翻译者:         @片刻 Note 如果你想为这个项目做出贡献,建议你 安装最新的开发版本 . 安装最新版本 Scikit-learn 要求: Python (>= 3.5), ...

Sklearn

# 常见问题

lin, han阅读(3743)赞(0)

校验者:         @Mysry 翻译者:         @STAN,废柴0.1 在这里,我们试着给出一些经常出现在邮件列表上的问题的答案。 项目名称是什么(很多人弄错)? scikit-learn, 不是scikik、SciKit...

Sklearn

# 时光轴详情

lin, han阅读(3737)赞(0)

该页面展示了本 scikit-learn 中文文档项目随时间变化,而发生的重大事情,特在该页面记录下来。 贡献者 衷心感谢给位参与的贡献者,具体的贡献者列表,请参阅【0.19.X】贡献者名单. 项目角色 有关该项目的角色角色信息,比如: 负...