sklearn使用技巧 sklearn上面对自己api的解释已经做的淋漓尽致,但对于只需要短时间入手的同学来说,还是比较复杂的,下面将会列举sklearn的使用技巧. 预处理 主要在sklearn.preprcessing包下. 规范化: MinMaxScaler :最大最小值规范化 Normalizer :使每条数据各特征值的和为1 StandardScaler :为使各特征的均值为0,方差为1 编码: LabelEncoder :把字符串类型的数据转化为整型 OneHotEncoder :特…

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradi…

通过上一节的探索,我们会得到几个相对比较满意的模型,本节我们就对模型进行调优 网格搜索 列举出参数组合,直到找到比较满意的参数组合,这是一种调优方法,当然如果手动选择并一一进行实验这是一个十分繁琐的工作,sklearn提供了GridSearch-网格搜索方法,我们只需要将每一个参数的取值告诉它,网格搜索将使用交叉验证方法对所有情况进行验证,并返回结果最好的组合. from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ # 1…

SVM基本使用 SVM在解决分类问题具有良好的效果,出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear.此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法,sklearn.svm.SVC和 sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm和liblinear发展而来. 推荐使用SVM的步骤为: 将原始数据转化为SVM算法软件或包所能识别的数据格式: 将数据标准化:(防止样本中不同特征数值大小相差较大影响分类器性能) 不知使用什么核函数,考虑使用RBF…

随着科研人员在使用神经网络训练时不断的尝试,为我们留下了很多有用的技巧,合理的运用这些技巧可以使自己的模型得到更好的拟合效果. 一 利用异或数据集演示过拟合 全连接网络虽然在拟合问题上比较强大,但太强大的拟合效果也带来了其它的麻烦,这就是过拟合问题. 首先我们看一个例子,这次将原有的4个异或带护具扩充成了上百个具有异或特征的数据集,然后通过全连接网络将它们进行分类. 实例描述:构建异或数据集模拟样本,在构建一个简单的多层神经网络来拟合其样本特征,观察其出现前泥河的现象,接着通过增大网络复杂性的方…

学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):…

http://cloga.info/2014/01/19/sklearn_text_feature_extraction/ 文本特征提取 词袋(Bag of Words)表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域.但是,文本分析的原始数据无法直接丢给算法,这些原始数据是一组符号,因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件.为了解决这个问题,scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征,比如说: 标记(tokenizing)文本…

Scikit-learn技巧(拓展)总结 本文转载自:http://www.jianshu.com/p/516f009c0875 最近看了<Python数据挖掘入门与实战>,网上有说翻译地不好的,但是说实话,我觉得这本书还是相当不错的.作者Robert Layton是sklearn的开发者之一,书中介绍了很多sklearn使用的技巧和拓展的方法.这里就书中关于sklearn的部分,还有自己学习sklearn的知识,我做一个总结的笔记.   1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

Scikit-learn与特征工程 “数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性.大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的.没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据,那么需要进行一些特征处理,特征的缩放等等,满足训练数据的要求. 我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用 Scikit-learn Python语言的机器学习工具 所有人都适用,可在不同的上下文中重用 基于NumPy.SciPy和matplotlib构建 开…

转载自:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50521648 from sklearn.pipeline import Pipeline 1 管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于,参数集在新数据集(比如测试集)上的重复使用. 管道机制实现了对全部步骤的流式化封装和管理(streaming workflows with pipelines). 注意:管道机制更像是编程技巧的创新,而非算法的创新. 接下来我们以一个具体的例子来演示s…

这个repo 用来记录一些python技巧.书籍.学习链接等,欢迎stargithub地址sklearn是利用python进行机器学习中一个非常全面和好用的第三方库,用过的都说好.今天主要记录一下sklearn中关于交叉验证的各种用法,主要是对sklearn官方文档 Cross-validation: evaluating estimator performance进行讲解,英文水平好的建议读官方文档,里面的知识点很详细. 先导入需要的库及数据集In [1]: import numpy as n…

sklearn参数优化方法  http://www.cnblogs.com/nolonely/p/7007961.html   学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_pa…

最近看了<Python数据挖掘入门与实战>,网上有说翻译地不好的,但是说实话,我觉得这本书还是相当不错的.作者Robert Layton是sklearn的开发者之一,书中介绍了很多sklearn使用的技巧和拓展的方法.这里就书中关于sklearn的部分,还有自己学习sklearn的知识,我做一个总结的笔记.另外,我也想把这篇笔记一直更新下去. <Python数据挖掘入门与实战>.png 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 估计器,很多时候可以…

dsoft2 = data1.loc[(data1['程'] == "轻") | (data1['程'] == "中")]设置x下标plt.xticks(np.arange(24)) 特定列 排序 print(data.sort_values(axis = 0,ascending = True,by = '停留时间')) plt.savefig(name+".jpg") #中文myfont = FontProperties(fname=r'C:\…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 词袋(Bag of Words)表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域. 可是,文本分析的原始数据无法直接丢给算法.这些原始数据是一组符号,由于大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件.为了解决问题,scikit-learn提供了一些有用工具能够用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征,比方说: 标记(tokenizing)文本以及为每个可能…

1. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类? 思路: (1)对线性可分数据集找到最优分割超平面 (2)将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 2. 如何找到最优分割超平面 一般地,当训练数据集线性可分时,存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开,比如感知机求得的分离超平面就有无穷多个,为了求得唯一的最优分离超平面,就需要使用间隔最大化的支持向量机 2.1 分类预测确信度 上图中,有A,B,C三个点,表…

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归100天搞定机器学习|Day7 K-NN100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机100天搞定机器学习|Day11 实现KNN100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯100天搞定机器学习|Day16 通过内核技…

学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):…

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们…

SVM发展史 线性SVM=线性分类器+最大间隔 间隔(margin):边界的活动范围.The margin of a linear classifier is defined as the width that the boundary could be increased by before hitting a data point. 预备知识 线性分类器的分割平面(超平面):Wx+b=0 点到超平面的距离:\(M=\frac{ \vert g(x) \vert }{\left\|W\righ…

一.前言 Python中有许多用于图像处理的库,像是Pillow,或者是OpenCV.而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用,其实只是你不知道怎么用罢了.今天就给大家带了一些美图技巧,让你的图美翻全场,朋友圈赞不绝口,女朋友也夸你,富贵你好厉害啊! 很多人学习python,不知道从何学起. 很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手. 很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识. 那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书…

javascript中最经典也最受非议的一句话就是:javascript中一切皆是对象.这篇重点要提到的,就是任何jser都不陌生的Object和Array. 有段时间曾经很诧异,到底两种数据类型用来存储数据有什么不同.于是,我打算探究探究. 一.掌握三种数据类型 首先,一个前提必须掌握的,就是必须理解javascript的数据类型分类,主要分为以下三种: 第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"北京"这个单独的词. 第二…

记得大学时候,专业课的网页设计书籍里面讲过css选择器权重的计算:id是100,class是10,html标签是5等等,然后全部加起来的和进行比较... 我只想说:真是误人子弟,害人不浅! 最近,在前端群里还发现以上观点类似的奇葩聊天,真是*** 其实,也是在很久以前,看了腾讯ISUX的一位前端工程师-麦时分享的一篇技术文章(个人站点已失效,就不贴出来了),才了解到真正的css选择器权重计算. 以下是css选择器权重计算精华所在,翻译自国外的文档(记得是W3C给出的计算规则) 如果一个声明来自s…

一.网络优化 YSlow有23条规则,中文可以参考这里.这几十条规则最主要是在做消除或减少不必要的网络延迟,将需要传输的数据压缩至最少. 1)合并压缩CSS.JavaScript.图片,静态资源CDN缓存 通过构建工具Gulp,可以在开发的时候就将合并压缩的事情一起做掉. 之所以要做合并压缩是因为:HTTP 1.x不允许一个连接上的多个响应数据交错到达(多路复用),因而一个响应必须完全返回后,下一个响应才会开始传输. 也就是说即使客户端同时发送了两个请求,而且CSS资源先准备就绪,服务器也会先发…

如有需要WPF工具的朋友可以移步 工欲善其事,必先利其器 之 WPF篇: 随着开发轨迹来看高效WPF开发的工具和技巧 之前一篇<c++的性能, c#的产能?!鱼和熊掌可以兼得,.NET NATIVE初窥>承蒙大家喜爱和编辑推荐,在此非常感谢大家支持.在回复中我发现很多朋友还在使用老的IDE,当然有些是公司决定的,和个人无关.但是有条件的话还是新的IDE比较适合大家,毕竟新的IDE会有新的特性来减少大家编程时间,加快效率,这样就会挤出更多的时间给大家思考.做.NET, VS是必备的.所以这次我想…

谷歌Chrome,是当前最流行且被众多web开发人员使用的浏览器.最快六周就更新发布一次以及伴随着它不断强大的开发组件,使得Chrome成为你必备的开发工具.例如,在线编辑CSS,console以及debugger这些常用的调试技术,或许你已经了解.在本篇文章中,我们将介绍15个炫酷且实用的技巧,这将更快的提高你的开发效率. 该篇博客原文地址:http://www.cnblogs.com/giggle/p/5966991.html 一.快速查找文件 如果你使用过Sublime,那么你会知道’Go…

前言 本文主要写给使用命令行来操作Git的用户,用于提高Git使用的效率.至于使用命令还是GUI(Tortoise Git或VS的Git插件)就不在此讨论了,大家根据自己的的喜好选择就好.我个人是比较推荐使用命令行的,因为命令行是原生的客户端,当熟悉了命令行以后,使用效率并不会比GUI低.而且我是从GUI(Tortoise SVN)转命令行的,刚开始的时候也是吐槽命令行的“非人性化”,但我走出了舒适区,真正使用起命令行后,我才发现了自己之前的想法是肤浅的. 指令别名 指令别名就是给一些常用的指令…

本文地址 分享提纲: 1.  mac命令行和finder的交互 2. 一些mac的插件 3. 一些开发的配置 1.mac命令行和findder交互           1)命令行中打开当前文件夹: open .           2)文件夹拖动到 命令行窗口,显示这个文件夹的路径.           3)[命令行打开文本编辑]open命令                open -e yourFile    参数说明:-e使用文本编辑器打开                open -t yo…