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

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式,那下面的表查找起来相对方便.python在下表中以模块.的方式引用,部分模块并非原生模块,请使用 pip install * 安装:同理,为了方便索引,R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用 install.packages("*") 安装. 连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracl

数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle Redis redis rredis MongoDB pymongo RMongo, rmongodb neo4j py2neo RNeo4j Cassandra cassandra-driver RJDBC ODBC pyodbc RODBC JDBC 未知[Jython Only] RJDBC IO类 类别 Python R exc

连接器与io 数据库 类别 Python R MySQL mysql-connector-python(官方) RMySQL Oracle cx_Oracle ROracle MongoDB pymongo RMongo, rmongodb ODBC pyodbc RODBC IO类 类别 Python R excel xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) c

sklearn 是 python 下的机器学习库. scikit-learn的目的是作为一个“黑盒”来工作,即使用户不了解实现也能产生很好的结果. 其功能非常强大,当然也有很多不足的地方,就比如说神经网络就只有一个RBM(不是人民币哈).但是,不管怎样,首荐!! 这个例子比较了几种分类器的效果,并直观的显示之 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColorma

组合分类器: 组合分类器有4种方法: (1)通过处理训练数据集.如baging  boosting (2)通过处理输入特征.如 Random forest (3)通过处理类标号.error_correcting output coding (4)通过处理学习算法.如voting 1 bagging from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier me

直接贴代码吧: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 from sklearn import datasets 3 from sklearn.cross_validation import train_test_split 4 from sklearn import preprocessing 5 from sklearn.linear_model import SGDClassifier 6 from sklearn import metrics 7 iris = datase

作者:匿名用户链接:https://www.zhihu.com/question/52992079/answer/156294774来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. (sklearn官方指南:Choosing the right estimator) 0)选择合适的机器学习算法 All models are wrong, but some models are useful. — George Box (Box and Draper 1987) 根据

https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5132203.html 这几天在看 sklearn 的文档,发现他的分类器有很多,这里做一些简略的记录. 大致可以将这些分类器分成两类: 1)单一分类器,2)集成分类器 一.单一分类器 下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较 按 Ctrl+C 复制代码 按 Ctrl+C 复制代码 下图是效果图: 二.集成分类器 集成分类器有四种:Bagging, Voting, GridSearch, PipeLine.最后一个PipeLi

几种分类器的基本调用方法 本节的目的是基本的使用这些工具,达到熟悉sklearn的流程而已,既不会设计超参数的选择原理(后面会进行介绍),也不会介绍数学原理(应该不会涉及了,打公式超麻烦,而且近期也没有系统的学习机器学习数学原理的计划,下学期可能会重拾cs229,当然如果在上课展示或者实验室任务中用到的特定方法还是很可能用博客记录一下的,笑). Logistic & SGDC '''Logistic & SGDC''' '''数据预处理''' import numpy as np impo

已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo

sklearn中有很多经典分类器,使用非常简单:1.导入数据 2.导入模型 3.fit--->predict 下面的示例为在iris数据集上用各种分类器进行分类: #用各种方式在iris数据集上数据分类 #载入iris数据集,其中每个特征向量有四个维度,有三种类别 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() print ("The iris' target names: ",iris.target_names)

官方英文文档地址:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression 导包: from sklearn.linear_model import LogisticRegression 使用: classifier = LogisticRegression(solver='sag',max_i

区别: 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设,即假设满足的形式. 一.高斯NB 导入 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 假设特征的似然函数满足,  和 采用“最大似然估计” 二.Multinomial NB 导入 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 特征是离散值,通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省,一般对样本的概率做Laplace平滑:(a=1时) 三.Bernoulli

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train

KNeighborsClassifier参数说明KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights='uniform', algorithm='auto', leaf_size=30, p=2, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=None, **kwargs) n_neighbors:所选用的近邻数,相当于K. weights:预测的权函数,概率值.      weights的参数设置       

作者:桂. 时间:2017-05-23  06:37:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html 前言 仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记,内容Regression-1.2Linear and Quadratic Discriminant Analysis部分,主要包括:  1)线性分类判别(Linear discriminant analysis, LDA) 2)二次分类判别(Quadratic disc

作者:桂. 时间:2017-05-23  06:37:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html 前言 仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记,内容Regression-1.2Linear and Quadratic Discriminant Analysis部分,主要包括:  1)线性分类判别(Linear discriminant analysis, LDA) 2)二次分类判别(Quadratic disc

sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=

阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是