Scikit Learn: 在python中机器学习
Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译。 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入示例数据 一个改变数据集大小的示例:数码数据集(digits datasets) 学习和预测 分类 K最近邻(KNN)分类器 训练集和测试集 分类支持向量机(SVMs) 线性支持向量机 使用核 聚类:将观测值聚合 k均值聚类 应用到图像压缩 用主成分分析降维 将一切放在一起:人脸识别 线性模型:从回归到稀疏 稀疏模型 同一问题的不同算法 模型选择:选择估计器和它们的参数 格点搜索和交叉验证估计器 格点搜索 交叉验证估计器 Footnotes 警告:在0.9版中(2011年9月发行),scikit-learn的导入路径从scikits.learn更改为sklearn 载入示例数据 首先我们载入一些用来玩耍的数据。我们将使用的数据是非常简单的著名的花朵数据——...