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sklEArn

from sklearn import externals externals.joblib.dump(clf,'文件名') #clf是fit好的模型,文件名是保存在本地的文件 clf=externals.joblib.load(‘文件名’) #这样就又把本地的模型载入,可以使用了

# -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.externals import joblib import numpy final = open('c:/test/final.dat' , 'r') data = [line.strip().split('\t') for line in final] feature = [[float(x) for x...

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...

报错信息说明问题出在scipy包的sparse部分。 建议重新安装一下scipy,或者找一些例子测试一下scipy包的功能。

推荐书籍机器学习系统设计,讲sklearn的,例子都很简单 http://pan.baidu.com/s/1hsqaSAg

我觉得应该根据你的工作需要或者说你的发展方向而定。基本上两大类吧:C/C++和Java。比如,如果你要做企业级应用的你应该学习Java和C#;如果你想做嵌入式,那么应该学好C语言;其他情况下,在你不知道要做什么之前你可以选择学习C/C++。学会这

这个情况是属于多标签的one-hot encoding,在sklearn里面叫MultiLabelBinarizer,同时喜欢的情况把两列都置为1。

看报错信息:testing.py第36行,没有nose.tools这个包或者模块

#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 ...

般建立完模型要预测模型坏试验靠性(排除测试偶性)要进行测试验证要用交叉验证 sklearnsklearn.cross_validation.cross_val_score函数已经做 直接调用 论做归做类都用函数 具体用: from sklearn.cross_validation import cross_val_score metr...

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