摘要: Pipeline可以将许多算法模型串联起来,比如将特征提取、归一化、分类组织在一起形成一个典型的机器学习问题工作流。主要带来两个好处: 1.直接调用fit和predict方法来对pipeline中的所有算法模型进行训练和预测 2.可以结合grid search对参数进行选择 在下面的例子中,我们使用 阅读全文
posted @ 2020-07-06 15:22 绍荣 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: seaborn.heatmap pandas.info(): 获得列信息,包括列名,个数和数据类型 pandas.drop('Cabin', axis=1, inplace=True):删除指定列,axis=1,表示删除列, pandas.head():查看前6行数据,显示列名和6行数据 panda 阅读全文
posted @ 2020-07-06 15:21 绍荣 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934 https://www.cnblogs.com/yymn/p/4589689.html Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件 阅读全文
posted @ 2020-07-06 14:49 绍荣 阅读(159) 评论(0) 推荐(0) 编辑