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大数据火热的背后,更深刻的原因是因为企业开始越来越重视数据的价值,基于企业大数据平台进行大数据运用分析,才能将大数据价值真正发挥出来。今天,我们从大数据运用分析培训的角度,来分享一下关于数据分析及建模的知识。 大数据分析,其实归纳起来主要分为三种类型的分析,描述性分析、探索性分析以及预测性分析
我在 scikit-learn 的官网上看到除了讲义及补充资料外的编码方式 OrdinalEncoder,从操作上,我不太能够分辨 preprocessing.LabelEncoder 与 preprocessing.OrdinalEncoder 的差异。从其他网站上查到的资料是说 LabelEncoder 是对标签编码,OrdinalEncoder 则是对特征编码,想了解标签及特征在dataframe的差异。 另外想请问在进行 LableEncoder时,如何自订编码的顺序,例如小孩、年轻⼈、老⼈,标示为 0 1 2,那如果我想改将小孩、老⼈、年轻⼈、分别标示为 0 1 2,该如何处理
这个系列是我通过阅读 Scikit-learn 的文档,结合自己的理解和掌握的知识,重新把文档描述出来。希望能加深自己的理解,希望能帮到有需要的人。 机器学习要解决的任务包括有: 为了实现 上述学习目标 ,一种比较有效的方法是统计学习方法:统计推断(statistical inference)
厌倦了现在的工作,想转行做数据科学,但是却没有计算机专业的相关学历,应该怎样才能入门? 这类的教程已经有很多。最近一位22岁的数据科学家Dario,以自学经历中用到的资源告诉你,如何从零开始学习数据科学。 所谓从零开始自学,是针对那些可以自主学习在线课程和阅读书籍,却没有上班之余接受课堂教育的人士
Yellowbrick是一套可视化的机器学习模型视觉诊断工具,它的存在扩展了Scikit-Learn API,并且允许人为操纵模型选择过程。 简而言之,就是Yellowbrick视觉诊断工具将scikit-learn与matplotlib结合在了scikit-learn文档的**实践中,以达到为您的模型生成可视化的效果。jiVisualizers可视化器是估算器,是从数据中学习的对象,它存在的主要目标是创建可视化,以便深入了解模型选择过程
《数据产品经理必修课:从零经验到令人惊艳》 当产品经理遇上大数据时代,数据产品经理应运而生。新时代的新岗位自然也有新要求。数据思维、数据预处理、数据统计、数据挖掘、数据可视化等是产品经理的必备技能
scikit-learn(sklearn)是机器学习中经典的专用库,涵盖了几乎所有主流机器学习算法,包括分类(Classfication)、聚类(Clustering)、回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)等,还包括了特征提取,数据处理和模型评估者三大模块。 scikit-learn支持跨平台,功能强大。该项目于2007年作为Google的Code of Code夏季项目,并于2010年2月1日进行了首次公开发布