iT邦幫忙

scikit-learn相關文章
共有 7 則文章
鐵人賽 自我挑戰組 DAY 2

技術 [第二天] 資料分析神兵利器 Python & Scikit-learn & Anaconda

大蟒蛇Anaconda 未來世界裡資料是石油是鑽石,那要選擇什麼挖礦機器才能符合我們呢。這裡有列了十種可以用上的語言與他們的優劣,對於資料分析來說或許R與Pyt...

鐵人賽 Big Data DAY 26

技術 [第 26 天] 機器學習(6)隨機森林與支持向量機

我們今天繼續練習 Python 的 scikit-learn 機器學習套件,延續 [第 25 天] 機器學習(5)整體學習,討論倍受歡迎的分類器隨機森林(Ran...

鐵人賽 Big Data DAY 25

技術 [第 25 天] 機器學習(5)整體學習

我們今天仍然繼續練習 Python 的 scikit-learn 機器學習套件,還記得在 [第 23 天] 機器學習(3)決策樹與 k-NN 分類器中我們建立了...

鐵人賽 Big Data DAY 24

技術 [第 24 天] 機器學習(4)分群演算法

我們今天依舊要繼續練習 scikit-learn 機器學習套件,經過三天的監督式學習(迴歸與分類)實作,稍微變換一下心情來練習非監督式學習中相當重要的分群演算法...

鐵人賽 Big Data DAY 23

技術 [第 23 天] 機器學習(3)決策樹與 k-NN 分類器

我們今天要繼續練習 scikit-learn 機器學習套件,還記得在昨天有提到 Logistic 迴歸雖然冠有迴歸的名稱,但實際上是一個二元分類(Binary...

鐵人賽 Big Data DAY 22

技術 [第 22 天] 機器學習(2)複迴歸與 Logistic 迴歸

我們今天要繼續使用 scikit-learn 機器學習套件延續昨天的線性迴歸,練習一個複迴歸以及一個 Logistic 迴歸。如果你還記得 scikit-lea...

鐵人賽 Big Data DAY 21

技術 [第 21 天] 機器學習 玩具資料與線性迴歸

我們在 [第 17 天] 資料角力提過,資料角力的目的是為了視覺化或者機器學習模型需求,必須將資料整理成合乎需求的格式。資料視覺化聽來直觀,那麼關於機器學習呢?...