MNISTSetup # To support both python 2 and python 3 from __future__ import division, print_function, unicode_literals # Common imports import numpy as ...

多类别分类器能直接处理多类：如 随机森林，朴素贝叶斯二元分类器实现多类：如 SVM，线性分类器 直接y传入不同类即可，比如布尔变数字 OvA 一对多 n类训练n个 OvO 一对一 n类训练n*(n-1)/2个 可以强制分类器使用 多标签分类器 KneighborsClassifierfrom sk ...

遵循步骤···· 探索数据准备的选项 尝试多个模型 列出最佳模型 用GirdSearchCV对其超参数进行微调，等等 改进：分析错误类型 查看混淆矩阵 y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train_scaled, y_train, cv=3) ...

使用卷积网络处理序列问题 文本类 分别是好评还是差评代码样例 时间序列类 给定过去lookback个时间步之内的天气数据（气温），能否预测delay个时间步之后的数据（气温）？代码样例 数据处理 ①文本类：见前文本序列Embedding,如果只imdb封装好的直接load再pad_sequen ...

概念 LSTM GRU 问题 文本类 分别是好评还是差评 代码样例 时间序列类 给定过去lookback个时间步之内的天气数据（气温），能否预测delay个时间步之后的数据（气温）？代码样例 数据处理 ①文本类：见前文本序列Embedding ②时间序列类：按照时间步长划分批次选取 ...

文本首先要转为向量 one-hot 词嵌入 转one-hot Tokenizer将单词fit进去，得出单词对应一一索引，zeros矩阵遍历赋值【samples，words，one-hot】 取word的Hash来作为索引，非显性（注意上限） 词嵌入 Ebedding层学习词嵌入 学习单词之间的关 ...

目前scikt-learn上学的都放这里拉~ 回归 随机森林 线性 SVM(SVR) KNN 分类 KNN 模型的使用目前放在 这里 资源Apachecn归纳

网格搜索 #为随机森林回归找到最佳值 from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 4, 6, 8]}, ...

Keras在房价预测有编写k折交叉验证的函数for循环k次，每次划分训练和验证集并加以操作 Sklearn有专门函数实现交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(tree_re ...

Imputer ->Impute在Boston房价数据处理中 旧版对于数值型的缺失值使用Imputer填充缺失值，调用方式： from sklearn.preprocessing import Imputer imputer =Imputer(strategy=”median”) ...