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sklEArn

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

#coding=utf-8 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree iris = load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf = clf.fit(iris.data, iris.target) from sklearn.externals.six import StringIO import pydot ...

有linear,rbf,sigmoid和poly

在Python中,出现'no module named sklean'的原因是,没有正确安装sklean包。可以使用pip包管理器来安装包,pip包管理器会自动安装包所依赖的包而无需额外手动安装,因此十分方便。使用pip包管理器安装包的方法如下: 在命令行中输入: 1 pip in...

from sklearn.decomposition import PCA pca=PCA(n_components=1) newData=pca.fit_transform(data)

1、概述 在实验数据分析中,有些算法需要用现有的数据构建模型,如卷积神经网络(CNN),这类算法称为监督学习(Supervisied Learning)。构建模型需要的数据称为训练数据。 模型构建完后,需要利用数据验证模型的正确性,这部分数据称为测试数...

不清楚

首先,我觉得你可以打印出每一个步骤所需耗费的时间,看一看哪一个步骤所耗费的时间比较多,尝试着寻找优化的方法。我先说说我想到的几个点吧。 在sklearn中的一些分类方法中,其参数里用开启多进程的选项,你不妨试试看。 如果你的训练数据规模...

其参数里用开启多进程的选项。 如果你的训练数据规模比较大首先,尝试着寻找优化的方法,在CountVectorizer中。 还有就是,我觉得你可以打印出每一个步骤所需耗费的时间,你不妨试试看。 在sklearn中的一些分类方法中,先降维,看一看哪一个步骤...

python的机器学习模块sklearn(Google公司开始投资,是大数据战略的一个步骤)可以用于模式识别,用在一般知识发现,例如户外参与人口的类型,sklearn包自己带了两个数据集,其中一个是鸢尾花数据库(iris,鸢尾花) from sklearn import datase...

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