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摘要： 开始 在这个项目中，你将分析一个数据集的内在结构，这个数据集包含很多客户针对不同类型产品的年度采购额（用金额表示）。这个项目的任务之一是如何最好地描述一个批发商不同种类顾客之间的差异。这样做将能够使得批发商能够更好的组织他们的物流服务以满足每个客户的需求。 这个项目的数据集能够在UCI机器学习信息库 阅读全文

摘要： 我们将使用独立成分分析方法从三个观察结果中提取信号，每个观察结果都包含不同的原始混音信号。 数据集首先看看手头的数据集。我们有三个 WAVE 文件，正如我们之前提到的，每个文件都是混音形式。如果你之前没有在 python 中处理过音频文件，没关系，它们实际上就是浮点数列表。 首先加载第一个音频文件 阅读全文

摘要： 在此示例中使用的数据集来自“Labeled Faces in the Wild”，亦称为 LFW_ Download (233MB) 并经过预处理。这是原始数据。 加载数据集 Total dataset size:n_samples: 1288n_features: 1850n_classes: 7 阅读全文

摘要： 四、特征缩放1.特征缩放的优点：Andrew在他的机器学习课程里强调，在进行学习之前要进行特征缩放，目的是保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。python里常用的是preprocessing.StandardScaler()，公式为：(X-mean)/std，得到的结果是， 阅读全文