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无监督学习第2部分 -- 聚类

Scikit-learn应用指南

上一节我们了解了无监督学习中数据变换和降维的工作原理及其意义,这一节我们将介绍无监督学习的另一个重要方面 - 聚类算法。

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无监督学习第1部分 -- 变换和降维

Scikit-learn应用指南

如何最有效地对一个数据集进行归纳和分组?如何以一种压缩格式有效地表征数据?这些都是无监督学习的目标,之所以称之为「无监督」 ……

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监督学习第2部分 -- 回归分析

Scikit-learn应用指南

回归学习算法和分类学习算法都属于监督学习,两者的区别在于输出变量的类型,回归是定量输出(或者说是连续变量预测),分类是定性 ……

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监督学习第1部分 -- 分类

Scikit-learn应用指南

分类就是确定所研究的对象属于哪一个类别,分类问题是一个普遍存在的问题。应用广泛,如根据电子邮件的内容判断是否属于垃圾邮件, ……

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训练数据与测试数据

Scikit-learn应用指南

模型的泛化能力怎样,直接影响到模型在实际生产中的工作效果。我们对于算法学习中所用到的数据集的处理方法更是起着决定因素。为了 ……

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数据的表示与可视化

Scikit-learn应用指南

机器学习算法是一种在数据上进行分析,进而得出规律,并利用规律来对未知数据进行预测的算法。但是现实生活中的大多数数据并不能直 ……

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