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作者 zhouchen sklearn中的sk代表着scikit，就可以知道这是一个用于科研的工具包了，那么这个科研工具包种都包含了哪些内容呢？ 下面这个图描述了sk-learn所覆盖的领域。 分类、聚类、回归和降维，基本的数据算法需求均有...

from https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7811126.html 传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -&...

from https://blog.csdn.net/ma416539432/article/details/53510277 1）下载数据集，通过统计方法理解数据集，并可视化。 2）构建6个机器学习模型。从中选择最好的。 在下载并且安装好...

来自 数据城堡 机器学习发展到现在，已经形成较为完善的知识体系，同时大量的数据科学家的研究成果也让现实问题的处理有了相对成熟的应对算法。 所以对于一般的机器学习来说，解决问题的方式变的非常简单：熟悉这些基本的算法，并且遇到实际的问题能够系统...

from http://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/71079505 学习资料：大家可以去莫烦的学习网站学到更多的知识。 本文结构： Sklearn 简介 选择模型流程 应用模...

from http://www.cnblogs.com/pinard/p/6016029.html by 刘建平Pinard 十年码农，对数学统计学，数据挖掘，机器学习，大数据平台，大数据平台应用开发，大数据可视化感兴趣。 对于想深入了解线...

from http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 目录 1 特征工程是什么？ 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化...

from http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448462.html 目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行...