estimator的工作流程 在sklearn中,估计器(estimator)是一个重要的角色,分类器和回归器都属于estimator.在估计器中有有两个重要的方法是fit和transform. fit方法用于从训练集中学习模型参数 transform用学习到的参数转换数据…

Python机器学习简介 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris数据集训练感知机模型 自适应线性神经元及收敛问题 Python实现自适应线性神经元 大规模机器学习和随机梯度下降 第三章 使用Scikit-learn进行分类器之旅 如何选择合适的分类器算法 scikit-learn之旅 逻辑斯蒂回归对类别概率建模 使用正则化解决过拟合 支持向量机 使用松弛变量解…

建议Ctrl+D保存到收藏夹,方便随时查看 人工智能(AI)学习资料库 Python机器学习简介 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris数据集训练感知机模型 自适应线性神经元及收敛问题 Python实现自适应线性神经元 大规模机器学习和随机梯度下降 第三章 使用Scikit-learn进行分类器之旅 如何选择合适的分类器算法 scikit-learn之旅 逻辑…

在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征.当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序.比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M.而T恤颜色是无序的.在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象: import pandas as pd from pandas import DataFrame data = {'color':['green','red','blue'],       …

xgboost参数 选择较高的学习速率(learning rate).一般情况下,学习速率的值为0.1.但是,对于不同的问题,理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动.选择对应于此学习速率的理想决策树数量.XGBoost有一个很有用的函数"cv",这个函数可以在每一次迭代中使用交叉验证,并返回理想的决策树数量. 对于给定的学习速率和决策树数量,进行决策树特定参数调优(max_depth, min_child_weight, gamma, subsample, colsample…

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

官方链接:http://scikit-learn.org/dev/auto_examples/plot_missing_values.html#sphx-glr-auto-examples-plot-missing-values-py 该例程是为了说明对缺失值的随即填充训练出的estimator表现优于直接删掉有缺失字段值的estimator 例程代码及附加注释如下: --------------------------------------------- import numpy as np…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回顾7 总结8 参考资料 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集,数据分析,特征工程,训练模型,模型评估等步骤.使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作,在<使用sklearn做单机特征工程>中,我们最后留下了一些疑问:特征处理类都有三…

Text classifcation with Naïve Bayes In this section we will try to classify newsgroup messages using a dataset that can be retrieved from within scikit-learn. This dataset consists of around 19,000 newsgroup messages from 20 different topics ranging…