12 2017 档案
摘要：在做数据处理时，需要用到不同的手法，如特征标准化，主成分分析，等等会重复用到某些参数，sklearn中提供了管道，可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 先对数据标准化，然后做主成分分析降维，最后做回归预测 现在使用管道 Pipeline对象接收元组构成的列表作为输入，每个元组第一个值作为变量名
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摘要：在机器学习中，选择合适的算法固然重要，但是数据的处理也同样重要。通过对数据的处理，能提高计算效率，提高预测识别精确度等等 以下记录下一些数据处理的方法 一、处理缺失值 对于数据集中有缺失值的，粗暴的方法是直接删除该行或者该列的数据，但是这样不可取。可以通过计算每一列或者每一行的平均值来替代该值。 s
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摘要：最近在自学机器学习，记录下一些学习记录 如何用python实现一个简单的感知机 需要安装numpy库，即下面用到的np 简单的说就是 通过计算权重向量w和输入向量x的线性组合，判断该线性组合是否大于某个阀值，如果是，输出1，不是，输出-1 根据判断结果与正确结果对比，调整权重向量w，得到最佳的权重向
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摘要：numpy是一个python和矩阵相关的库，在机器学习中非常有用，记录下numpy的基本用法 numpy的数组类叫做ndarray也叫做数组,跟python标准库中的array.array不同，后者只处理一维的数组而且提供很少的函数，numpy中有更多重要的属性 分别是 ndarray.ndim 该
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摘要：matplotlib是python中很强大的绘图工具，在机器学习中经常用到 首先是导入 import matplotlib.pyplot as plt plt中有很多方法，记录下常用的方法 plt.plot()该方法用来画图，第一个参数是y值，第二个参数是x值,第三个参数是由两个值构成的字符串，第一
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摘要：下图摘自官方文档 链接 http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html
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