2019 年 1月 23 日随笔档案 - python我的最爱

2019年1月23日

机器学习入门-随机森林温度预测的案例 1.datetime.datetime.datetime(将字符串转为为日期格式) 2.pd.get_dummies(将文本标签转换为one-hot编码) 3.rf.feature_importances_(研究样本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 对标签进行翻转

摘要：在这个案例中： 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式，增加了特征的列数 3. rf.feature_i 阅读全文

posted @ 2019-01-23 22:33 python我的最爱阅读(4840) 评论(2) 推荐(0) 编辑

机器学习入门-主成分分析(PCA)

摘要：主成分分析：用途：降维中最常用的一种方法目标：提取有用的信息(基于方差的大小) 存在的问题：降维后的数据将失去原本的数据意义向量的内积：A*B = |A|*|B|*cos(a) 如果|B| = 1，那么A*B = |A| * cos(a) 即在B的方向上对A做投影基变化: 如果向量为(3, 阅读全文

posted @ 2019-01-23 13:54 python我的最爱阅读(724) 评论(0) 推荐(0) 编辑