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python scikit-learn学习笔记
简介： 2
主要特点： 2
scikit-learn 安装：（ubuntu 版本14.04.1） 2
Classification 2
1.监督学习 2
1.1 广义线性模型： 2
1.2 支持向量机 9
1.3 随机梯度下降 10
1.4 最近邻 10
1.5 Gaussian Processes 15
1.6 Cross decomposition 16
1.7 Naive Bayes 16
1.8 Decision Trees 17
1.9 Ensemble methods 20
1.10 Multiclass and multilabel algorithms 25
1.11 Feature selection 26
1.14 Isotonic regression 29
2. 29
2.3 Clustering 29
2.5 Decomposing signals in components (matrix factorization problems) 32
3.Model selection and evaluation 32
3.1 Cross-validation: evaluating estimator performance 32
3.2 Grid Search: Searching for estimator parameters 35
3.3 Pipeline: chaining estimators 37
3.4 FeatureUnion: Combining feature extractors 38
3.5. Model evaluation: quantifying the quality of predictions 38
3.6. Model persistence 42
3.7. Validation curves: plotting scores to evaluate models 43
4 44
4.2 Preprocessing data 44
4.4 Random Projection 49
简介：
scikit-learn 是一个用于机器学习的Python 模块，建立在SciPy 基础之上。
主要特点：
操作简单、高效的数据挖掘和数据分析
无访问限制，在任何情况下可重新使用
建立在NumPy 、SciPy 和matplotlib 基础上
使用商业开源协议--BSD 许可证
scikit-learn 安装：（ubuntu 版本14.04.1）
安装依赖：
sudo apt-get install build-essential python-dev python-numpy python-setuptools python-scipy libat
las-dev libatlas3-base python-matplotlib
安装pip
sudo apt-get install python-pip
安装scikit-learn
sudo pip install -U scikit-learn
标准库
Classification
1.监督学习
1.1 广义线性模型：
1.1.1 普通最小二乘法：
无偏估计的
通过计算最小二乘的损失函数的最小值来求得参数得出模型
通常用在观测有误差的情况，解决线性回归问题
y (w,x) w w x w x
0 1 1 p p
求实际观测值与预测值差的平方最小值
数
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