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Scikit-Learn学习笔记——高斯混合模型(GMM)应用：分类、密度估计、生成模型
高斯混合模型 k-means聚类模型非常简单并且易于理解，但是他的简单性也为实际应用带来了挑战。特别是实际应用中，k-means的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派将导致性能低下。高斯混合模型可以看作是k-means的一个扩展，但它也是一种非常强大的聚类评估工具。 k-means算法的缺陷 在实际聚类...
2018-08-22 17:15
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Scikit-Learn学习笔记——k-means聚类：图像识别、色彩压缩
k-means聚类 k-means是一种无监督学习模型——聚类算法的一种算法。k-means算法可以在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。 最优的聚类结果需要符合一下两个假设 * “簇中心点“是属于该簇的所有数据点坐标的算术平均值 * 一个簇的每个点到该簇中心点的距离，比到其他簇中心点的距离短。 #...
2018-08-22 12:57
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使用Python的scikit-learn库实现回归预测，实战对房价的评估预测
前言 自己动手，爬取58同城上的租房网站信息，然后用该数据预测未知的房源价格。爬虫部分不是我写的，我只是完成了其中的一部分预测功能。 预测主要是使用回归预测，预测结果比较简陋，但是也可以通过这个小项目，来简单地学习一下基于Python的回归预测。 在本文中，我实现了三种回归预测算法： 1. 支持向量回归...
2018-05-21 14:39
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章 训练模型
第4章 训练模型 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 <https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF> 译者：@C-PIG <https://github.com/C-PIG> ...
2018-05-16 09:31
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第2章 一个完整的机器学习项目
第2章 一个完整的机器学习项目 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 <https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF> 译者：@SeanCheney <https://www.jia...
2018-04-21 00:04
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章 集成学习和随机森林
<>第7章 集成学习与随机森林 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 <https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF> 译者：@friedhelm739 <https://gith...
2018-04-20 10:07
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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第1章 机器学习概览
第1章 机器学习概览 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 <https://github.com/apachecn/hands_on_Ml_with_Sklearn_and_TF> 译者：@SeanCheney <https://www.jianshu....
2018-04-18 14:50
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