Scikit-learn - 随笔分类 - nxf_rabbit75

Scikit-learn---7.隐马尔可夫模型

摘要：scikit-learn 0.17之后就不再支持隐马尔可夫模型，而是将其独立拎出来作为单独的包。其中： hmmlearn：无监督隐马尔可夫模型 seqlearn ：监督隐马尔可夫模型一些通用的参数： verbose：一个正数。用于开启/关闭迭代中间输出日志功能。数值越大，则日志越详细。数值为0 阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:54 nxf_rabbit75 阅读(1660) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Scikit-learn---6.半监督学习模型

摘要：一、标签传播算法 scikit-learn 有两个类实现了标签传播算法： LabelPropagation：迭代过程：执行标签传播：

F^{< t + 1 >} = P F^{< t + 1 >}

$F^{<t+1>}=PF^{<t+1>}$ 。重置

F

$F$ 中的标签样本标记:

F_{l}^{< t + 1 >} = Y_{l}

$F_l^{<t+1>}=Y_l$ ，其中

F_{l}

$F_l$ 表示

F

$F$ 的前

l

$l$ 行。 Lab 阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:52 nxf_rabbit75 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Scikit-learn---5.聚类模型

摘要：（一）通用方法、参数 1.通用方法 get_params([deep])：返回模型的参数。 deep：如果为True，则可以返回模型参数的子对象。 set_params(**params)：设置模型的参数。 params：待设置的关键字参数。 fit(X[, y, sample_weight]) 阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:46 nxf_rabbit75 阅读(363) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Scikit-learn---4.模型评估

摘要：一、数据集切分二、性能度量三、验证曲线 && 学习曲线四、超参数优化阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:43 nxf_rabbit75 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Scikit-learn---3.监督学习模型

摘要：一、线性模型二、支持向量机三、贝叶斯模型四、决策树五、KNN 六、AdaBoost 七、梯度提升树八、Random Forest 阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:41 nxf_rabbit75 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Scikit-learn---2.降维

摘要：一、PCA 二、MDS 三、Isomap 四、LocallyLinearEmbedding 五、FA 六、FastICA 七、t-SNE 阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:40 nxf_rabbit75 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Scikit-learn---1.预处理

摘要：一、特征处理二、特征选择三、字典学习四、PipeLine 阅读全文

posted @ 2019-12-27 19:38 nxf_rabbit75 阅读(168) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn---评价指标

摘要：查看sklearn支持的评价指标： sklearn详细用法阅读全文

posted @ 2019-07-18 15:04 nxf_rabbit75 阅读(1813) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn---DBSCAN

摘要：参考文献：【1】用scikit-learn学习DBSCAN聚类阅读全文

posted @ 2019-06-25 17:10 nxf_rabbit75 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn---线性回归

摘要：1. 普通线性回归 Linear Regression （1）目标：（2）参数：（3）sklearn的三个坑【1】均方误差为负我们在决策树和随机森林中都提到过，虽然均方误差永远为正，但是sklearn中的参数scoring下，均方误差作为评判标准时，却是计算”负均方误差“（neg_mean 阅读全文

posted @ 2019-03-08 19:43 nxf_rabbit75 阅读(3642) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn---Logistic Regression

摘要：一、什么是逻辑回归？一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法面试高危问题：Sigmoid函数的公式和性质 Sigmoid函数是一个S型的函数，当自变量z趋近正无穷时，因变量g(z)趋近于1，而当z趋近负无穷时，g(z)趋近于0，它能够将阅读全文

posted @ 2019-01-17 15:51 nxf_rabbit75 阅读(3318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn---SVM

摘要：一、用SVM实现二分类支持向量机分类器，是在数据空间中找出一个超平面作为决策边界，利用这个决策边界来对数据进行分类，并使分类误差尽量小的模型 class sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=’rbf’, degree=3, gamma=’auto_deprecated’, 阅读全文

posted @ 2019-01-13 14:17 nxf_rabbit75 阅读(561) 评论(0) 推荐(0) 编辑

sklearn总览

摘要：新版本更新：https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/103573018 阅读全文

posted @ 2019-01-13 10:48 nxf_rabbit75 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑

模型选择---KFold，StratifiedKFold k折交叉切分

摘要：StratifiedKFold用法类似Kfold，但是他是分层采样，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。例子：结果：分析：可以看到StratifiedKFold 分层采样交叉切分，确保训练集，测试集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。阅读全文

posted @ 2018-10-13 09:14 nxf_rabbit75 阅读(1478) 评论(0) 推荐(0) 编辑

xgb, lgb, Keras, LR(二分类、多分类代码)

摘要：preprocess Logistic Regression LightGBM 1. 二分类 2.多分类 XGBoost 1. 二分类处理正负样本不均匀的案例主要思路 1. 手动调整正负样本比例 2. 过采样 Over Sampling 对训练集里面样本数量较少的类别（少数类）进行过采样，合成新阅读全文

posted @ 2018-10-06 20:22 nxf_rabbit75 阅读(5255) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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