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notes_estom
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notes_estom
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2021-03-20 16:02:39 +08:00
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scikit-learn 教程 0.21.x
使用 scikit-learn 介绍机器学习
机器学习:问题设置
加载示例数据集
学习和预测
模型持久化
规定
关于科学数据处理的统计学习教程
机器学习: scikit-learn 中的设置以及预估对象
数据集
预估对象
监督学习:从高维观察预测输出变量
最近邻和维度惩罚
线性模型:从回归到稀疏
支持向量机(SVMs)
模型选择:选择估计量及其参数
分数和交叉验证分数
交叉验证生成器
网格搜索和交叉验证估计量
无监督学习: 寻求数据表示
聚类: 对样本数据进行分组
分解: 将一个信号转换成多个成份并且加载
把它们放在一起
模型管道化
用特征面进行人脸识别
开放性问题: 股票市场结构
寻求帮助
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机器学习从业者的 Q&A 社区
处理文本数据
教程设置
加载这 20 个新闻组的数据集
从文本文件中提取特征
训练分类器
构建-pipeline
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管道
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在测试集上的性能评估
使用网格搜索进行调参
练习
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外部资源,视频和谈话
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