2019年3月24日

机器学习笔记(四)--sklearn数据集

摘要： sklearn数据集 （一）机器学习的一般数据集会划分为两个部分 训练数据：用于训练，构建模型。 测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效。 划分数据的API:sklearn.model_selection.train_test_split 示例代码如下： (二)转换器 fit_transf 阅读全文

posted @ 2019-03-24 16:48 DoctorXiong 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习笔记(三) 数据降维

摘要： 数据降维 这里所说的降维是指减少特征的数量。通常有两种方法可以实现：1.特征选择 2.主成分分析 特征选择是什么？ 特征选择就是单纯的从提取到的所有的特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值，可以不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前的少。 特征选择方法： 1.Filte 阅读全文

posted @ 2019-03-24 14:46 DoctorXiong 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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