机器学习入门 Scikit-learn视频

机器学习深度学习自己入门学习的视频教程以及对应文档

Scikit学习示例 使用Scikit-learn探索Logistic回归,MLP和SVM 档案 main.py:主程序 config.py:配置,参数 util.py:与数据预处理有关 model.

1.AdaBoostClassifier base_estimator:弱分类器对象,默认为CART分类树 DecisionTreeClassifier; algorithm:SAMME和SAMME.

文章目录 sklearn 介绍 sklearn 转换器处理数据 2.1 加载数据集 2.2 划分数据集 2.3 数据预处理与降维 聚类模型 3.1 构建聚类模型 3.2 评价聚类模型 分类模型 4.1

KNeighborsClassifier & KNeighborsRegressor weights:样本权重,可选参数: uniform(等权重)、distance(权重和距离成反比,越近影

scikit-learn.user_guide,英文版

1. 分类器 1.1. 逻辑回归 Logistic regression在sklearn中有不同的实现方式,即solver{‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘

scikit-learn库的文档使用说明,详细介绍了该库中的各种算法的使用方法,以及提供了各种Demo

scikit-learn最新文档，机器学习很好的参考读物。需要的可以下载学习。

scikit-learn的简单示例，主要针对机器学习中的分类问题进行演示，由简入繁，可以通过学习简单示例脚本再深入至scikit-learn源代码的学习