Michael2397

摘要： 最后可以知道joblib在使用上比较容易，读取速度也相对pickle快。 阅读全文

摘要： Learning curve 检视过拟合 sklearn.learning_curve 中的 learning curve 可以很直观的看出我们的 model 学习的进度, 对比发现有没有 overfitting 的问题. 然后我们可以对我们的 model 进行调整, 克服 overfitting 阅读全文

摘要： 一般来说准确率(accuracy)会用于判断分类(Classification)模型的好坏。 一般来说平均方差(Mean squared error)会用于判断回归(Regression)模型的好坏。 阅读全文

摘要： from sklearn import preprocessing import numpy as np a = np.array([[10,2.7,3.6],[-100,5,-2],[120,20,40]],dtype=np.float64) print(a) print(preprocessing.scale(a)) from sklearn import preprocessin... 阅读全文

摘要： from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt #加载数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_Y = loaded_da... 阅读全文

摘要： from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression #加载数据 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_Y = loaded_data.target #是否需要对数据进行拆分 #定义模型 mode... 阅读全文

摘要： import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris = datasets.load_iris() iris_X = iris... 阅读全文

摘要： 基于Anaconda安装：http://blog.csdn.net/tz_zs/article/details/73459800 官方地址：http://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html 中文0.18文档：http://cwiki.apachec 阅读全文