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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。

2024-07-24

1760

【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）。

2024-07-24

1930

【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。

2024-07-24

2500

【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）。

2024-07-22

680

【Sklearn | 2】sklearn 高级教程

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。

2024-07-17

900

【sklearn | 1】sklearn 基础教程

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。

2024-07-17

820

从入门到精通Python机器学习：scikit-learn实战指南

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。

2024-07-17

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