注册了博客园一晃有3个月了,同时接触机器学习也断断续续的算是有1个月了.今天就用机器学习神器sklearn包的相关内容作为我的开篇文章吧. 本文将对sklearn包中的数据集做一个系统介绍,并简单说一下它们的使用. 道行尚浅,如正文描述有误还望小伙伴不吝赐教,不胜感激,即刻进入正文. 首先,一般机器学习的建模步骤是:数据收集 -> 特征工程 -> 模型选择 -> 模型训练 -> 模型评估 -> 超参数调整 -> 模型预测 -> 模型保存 由此可见,拥有大量优质的数

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的

##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数

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

DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4581651.html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩.决策树.和分别使用AdaBoost—SAMME和AdaBoost—SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率.这个例子基于Sklearn.datasets里面的make_Hastie_10_2数据库.取了12000个数据,其

NearestNeighbors(n_neighbors=5, radius=1.0, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, n_jobs=None) Parameters(参数):     n_neighbors(n邻域):所要选用的最近邻的数目,相当于knn算法(k近邻算法)中的 k,(default = 5),在设置此参数时输入的需为整形(int). radius(半径):要

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard

table是Lua语言中的一种重要的数据类型, table 的一些特性简单列举如下: (1).table 是一个“关联数组”,数组的索引可以是数字或者是字符串; (2).table 的默认初始索引一般以 1 开始; (3).table 的变量只是一个地址引用,对 table 的操作不会产生数据影响; (4).table 不会固定长度大小,有新数据插入时长度会自动增长; (5).table 所有索引值都需要用 “[“和”]” 括起来:如果是字符串,还可以去掉引号和中括号: 即如果没有[]括起,则认

sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务. sklearn库是在Numpy.Scipy和matplotlib的基础上开发而成的,因此在介绍sklearn的安装前,需要先安装这些依赖库. Numpy库:Numpy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学

原文收录在我的 GitHub博客 (https://github.com/jawil/blog) ,喜欢的可以关注最新动态,大家一起多交流学习,共同进步,以学习者的身份写博客,记录点滴. 按照格式推荐好用的插件有福利哦,说不定会送1024论坛邀请码,好自为之,你懂的,嘿嘿嘿. 由于github的issues没有TOC菜单栏导航,所以这里方便大家查看,先安利一款Chrome浏览器的插件,感谢github用户@BBcaptain 推荐.点击我呀,进入商店,自备梯子,如果不会FQ,赶紧转行... 效果

在我们平常写的c/c++程序,一些算法题中,我们常常会用到c标准库中string.h文件中的函数,这些函数主要用于处理内存,字符串相关操作,是很有用的工具函数.而且有些时候,在笔试或面试中也会出现让你来实现某个函数的情况(比如strcpy).而且里面有些函数时间长不用就生疏了,本文就是要全面回顾这些函数. 1.NULL NULL是一个宏,可以扩展为空指针常量.空指针常量是一个等于零的整数常量表达式,后者是如(void *)0一样的从0转换为空指针void *.(A null-pointer co

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

认识 sklearn 官网地址: https://scikit-learn.gor/stable/ 从2007年发布以来, scikit-learn已成为重要的Python机器学习库, 简称sklearn, 支持包括分类, 回归, 降维和聚类等机器学习算法, 还包括了特征提取, 数据处理, 模型评估三大模块. sklearn是Scipy的扩展, 建立在Numpy, Matplotlib..等库的基础上. 拥有完善的文档, 上手容易, API丰富, 同时封装了大量的机器学习算法, 且内置了大量数据

1.k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法,它含有训练基础数据集,但是是一种没有模型的算法,为了将其和其他算法进行统一,我们把它的训练数据集当做它的模型本身.2.在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下(利用实际例子举例如下):#1导入相应的数据可视化模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #2输入训练的数据集x_train.y_trainraw_data_X=[[3.393533211,2.331273

今天是2017.1.1,新的一天,新的一年,新的一年里继续夯实基础知识,在工作中多些项目,多思考,多总结,前端是不断更新,在更新的过程中也是发现乐趣和挑战自我的过程,希望年轻的我和年轻的javascript在2017年中一同成长 今天又一次封装了一个盒jquery使用方法相同的库,每次写都有新的想法,我想着也是码农的乐趣之一吧, 今天代码只实现了jquery中部分常用选择器的功能,以后部分会继续更新其余部分,所有代码的注释已经写到行间的注释了,这仅仅是我自己的理解,不妥之处希望大家评论到下面,共

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

众所周知音乐是iOS的重要组成播放,无论是iPod.iTouch.iPhone还是iPad都可以在iTunes购买音乐或添加本地音乐到音乐 库中同步到你的iOS设备.在MediaPlayer.frameowork中有一个MPMusicPlayerController用于播放音乐库中的 音乐. 下面先来看一下MPMusicPlayerController的常用属性和方法: 属性 说明 @property (nonatomic, readonly) MPMusicPlaybackState play

ELppt: EL 全名为Expression Language.EL主要作用: 获取数据: •EL表达式主要用于替换JSP页面中的脚本表达式,以从各种类型的web域 中检索java对象.获取数据.(某个web域中的对象,访问javabean的属性.访问list集合.访问map集合.访问数组) 执行运算: •利用EL表达式可以在JSP页面中执行一些基本的关系运算.逻辑运算和算术运算,以在JSP页面中完成一些简单的逻辑运算.${user==null} 获取web开发常用对象 •EL 表达式定义了一

--SQL查询优化 尽量避免使用or,not,distinct运算符,简化连接条件 /*Or运算符*/ use db_business go select * from 仓库 where 城市='北京' or 城市='青岛' --包含or运算符 sql将不使用索引,影响速度 /*In运算符*/ use db_business go select * from 仓库 where 城市 in('北京' ,'青岛') --有效提高运算效率 /*not运算符*/ use db_business go s