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  • sklearn简介

    sklearn

    机器学习的工具箱

    sklearn功能模块

    分类: 识别某个对象属于哪个类别------垃圾邮件监测, 图像识别

    回归: 预测与对象相关联的连续值属性------>股价

    聚类: 将相似对象自动分组------>客户细分, 分组实验结果

    降维: 减少要考虑的随机变量的数量------>可视化

    模型选择: 比较, 验证, 选择参数和模型------>通过参数调整提高精度

    预处理: 特征提取和归一化------>把输入数据转换为机器学习算法可用的数据

    sklearn统一API

    sklearn使用地图

    classification: 分类  regression: 回归  clustering: 聚类  demension reduction: 降维

    分类:

    SVC: 支持向量机--->通过升维划分出数据集的高维线性边界(高维线性边界降维得出低维的各种曲线)

    KNeighbors: K近邻

    LR: 逻辑回归--->将数据集回归到标签, 而不是回归成一条直线

    Naive Bayes: 朴素贝叶斯

    回归:

    Lasso

    ElasticNet

    SVR

    聚类:

    KMeans

    降维:

    PCA

    sklearn学习路线

    1. 快速入门

      sklearn一般流程: 数据获取, 数据预处理,  模型训练, 模型评估, 模型优化

    2. 特征工程

      数据的获取, 数据预处理, 特征的提取, 特征的选择

    3. 算法工程

      模型的训练, 模型的评估, 模型的优化

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/draven123/p/11407865.html
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