2020年2月24日
跟着Leo机器学习：sklearn之Naive Bayes
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn 框架 函数导图 1.9. Naive Bayes 1.9.1. Gaussian Naive Bayes from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model 阅读全文
posted @ 2020-02-24 12:57 开源的Boy 阅读(113) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习：sklearn之 Gaussian Processes
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com 1.7. Gaussian Processes sklearn 框架 函数导图 1.7.1. Gaussian Process Regression (GPR) from sklearn.datasets import make_fri 阅读全文
posted @ 2020-02-24 12:22 开源的Boy 阅读(718) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习：sklearn之Nearest Neighbors
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com 1.6. Nearest Neighbors sklearn框架 1.6.1. Unsupervised Nearest Neighbors 1.6.1.1. Finding the Nearest Neighbors from skl 阅读全文
posted @ 2020-02-24 12:07 开源的Boy 阅读(547) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习：sklearn之Stochastic Gradient Descent
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn框架 函数导图 1.5.1. Classification from sklearn.linear_model import SGDClassifier X = [[0., 0.], [1., 1.]] y = [0, 1 阅读全文
posted @ 2020-02-24 11:34 开源的Boy 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)
2020年2月21日
跟着Leo机器学习：sklearn之Support Vector Machines
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn框架 函数导图 1. Classification from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) 阅读全文
posted @ 2020-02-21 21:10 开源的Boy 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习sklearn-Kernel ridge regression
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn框架 函数导图 1.3. Kernel ridge regression from sklearn.kernel_ridge import KernelRidge import numpy as np n_samples, 阅读全文
posted @ 2020-02-21 20:46 开源的Boy 阅读(106) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习：
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com sklearn框架 函数导图 1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis import numpy as np from sklearn.discriminant_analysis i 阅读全文
posted @ 2020-02-21 20:36 开源的Boy 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习实战：sklearn笔记--线性模型
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com 跟着Leo机器学习实战：sklearn笔记 sklearn框架–线性模型 一般机器学习流程 数据收集 数据预处理 训练模型 模型评估 预测 Supervised learning监督学习 线性模型 每一个模型都有一个拟合函数和预测函数 阅读全文
posted @ 2020-02-21 20:12 开源的Boy 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)
2020年2月20日
跟着Leo机器学习实战：Kmeans聚类
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com 跟着Leo机器学习实战：Kmeans聚类 Kmeans聚类 优点：容易实现 缺点：容易陷入局部最小值，在大规模数据收敛很慢。 适用数据类型：数值型数据 伪代码 加载数据 from numpy import * def loadDataS 阅读全文
posted @ 2020-02-20 16:28 开源的Boy 阅读(98) 评论(0) 推荐(0)
跟着Leo机器学习实战：回归
摘要： 一个很有趣的个人博客,不信你来撩 fangzengye.com 跟着Leo机器学习实战：回归 目标模型 f(X)=XW 加载数据 from numpy import * def loadDataSet(fileName): #general function to parse tab -delimi 阅读全文
posted @ 2020-02-20 14:23 开源的Boy 阅读(54) 评论(0) 推荐(0)