機器學習之Scikit-learn篇(一)
前言 Scikit-learn是目前Python環境下最常用也是最好用的機器學習函式庫。Sklean裡邊幾乎集成了所有經典的機器學習演算法,同時配以非常簡單的實現語句(通常為1-2行
前言 Scikit-learn是目前Python環境下最常用也是最好用的機器學習函式庫。Sklean裡邊幾乎集成了所有經典的機器學習演算法,同時配以非常簡單的實現語句(通常為1-2行
這幾年機器學習這種從經驗學習的軟體技術重現光明。在計算機誕生的早期,機器學習的概念已經出現,各種理論天馬行空,限於計算成本而未能普及。隨著計算裝置的普及,日常生活中越來越多的機器學習應用,可以說它的成功開始變得
接觸過機器學習的小夥伴都應該知道,梯度下降法並不是一個機器學習演算法,而是一種基於搜尋的最優化方法,在機器學習尤其是深度學習的凸優化中使用尤為廣泛。給定一個損失函式,如果該函式是凸函式,在學習率合適的情況下,它
線性迴歸可能是機器學習中最簡單、最基礎的演算法了。但一定不要因為它簡單就輕視它的存在,因為它也是很多更高階機器學習演算法的基礎,比如多項式迴歸、嶺迴歸、 LASSO 迴歸等。線性迴歸的核心歸結為求解正規方程(由
scikit-learn 是最受歡迎的機器學習庫之一,它提供了各種主流的機器學習演算法的API介面供使用者呼叫,讓使用者可以方便快捷的搭建一些機器學習模型,並且通過調參可以達到很高的準確率。 這次我們主要介紹sci
scikit-learn 現在最新穩定版本為0.20.0 提供了以下幾個資料集 其中資料路徑都在sklearn包下的datasets/data目錄下 下面我分別介紹每個資料集 iris iris是
原始碼下載 在本章主要內容: NumPy基礎知識 載入iris資料集 檢視iris資料集 用pandas檢視iris資料集 用NumPy和matplotlib繪圖
本文介紹scikit-learn 0.20版本中新增的sklearn.compose.ColumnTransformer 和有所改動的sklearn.preprocessing.OneHotE
問題背景 因為使用sklearn.compose下的函式make_column_transformer,發現它是在scikit-learn包的0.20版本里面,如何在Anaconda套件下進行更新呢?
作者 | Ted Petrou 譯者 | 王天宇 編輯 | Jane 出品 | AI科技大本營 【導讀】近日,Scikit-Learn 釋出了 0.20 版本,這是近年來最大的一次更