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【sklearn | 6】无监督学习与聚类分析
sklearn-pandas
机器学习算法
在前几篇教程中,我们探讨了 sklearn 的基础、高级功能,异常检测与降维,时间序列分析与自然语言处理,模型部署与优化,以及集成学习与模型解释。本篇教程将专注于无监督学习和聚类分析,这在探索性数据分析和数据挖掘中非常重要。
颜淡慕潇
2024-07-24
176
0
【sklearn | 5】:集成学习与模型解释
sklearn-pandas
算法
机器学习算法
集成学习通过结合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。常用的集成学习方法包括袋装法(Bagging)、提升法(Boosting)和堆叠法(Stacking)。
颜淡慕潇
2024-07-24
193
0
【sklearn | 4】 深度教程:模型部署与优化
sklearn-pandas
机器学习算法
模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中,使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署,如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。
颜淡慕潇
2024-07-24
250
0
【sklearn | 3】时间序列分析与自然语言处理
sklearn-pandas
机器学习算法
在前几篇教程中,我们介绍了 sklearn 的基础、高级功能,以及异常检测与降维。本篇教程将探讨两个进一步的应用领域:时间序列分析和自然语言处理(NLP)。
颜淡慕潇
2024-07-22
68
0
【Sklearn | 2】sklearn 高级教程
sklearn-pandas
在实际项目中,数据预处理和模型训练通常是串联的多个步骤。sklearn 提供了 Pipeline 类来简化这些步骤的管理,使代码更加简洁和模块化。
颜淡慕潇
2024-07-17
90
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【sklearn | 1】sklearn 基础教程
sklearn-pandas
确保你的 Python 环境中已经安装了 numpy 和 scipy,因为 sklearn 依赖于这两个库。
颜淡慕潇
2024-07-17
82
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从入门到精通Python机器学习:scikit-learn实战指南
scikit-learn
在数据科学和机器学习领域,Python以其简洁的语法和强大的库支持,成为了许多开发者和研究者的首选语言。而在众多Python机器学习库中,scikit-learn以其易用性、灵活性和强大的算法集合,成为了最受欢迎的库之一。本文将深入探讨scikit-learn的原理和应用,并通过项目案例展示其在实际问题解决中的强大能力。
颜淡慕潇
2024-07-17
531
0
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