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机 器 学 习 实 战 ( 用 Scikit-learn 和
TensorFlow进行机器学习 )
一、简介
Scikit-learn 集成了很多机器学习需要使用的函数,学习 Scikit-learn 能简洁、快速写
出机器学习程序。 并且通过代码更加深入的了解机器学习模型, 学习如何处理数据, 如何选择模
型,如何选择和调整模型参数。
二、配置必要的环境
1、推荐安装 Anaconda (集成 Python 和很多有用的 Package )
2、编辑器: Spyder 或 Pycharm 或 Jupyter Notebook
三、开始实战(处理 CSV表格数据)
1、下载数据
数据集为房屋信息 housing ,代码运行后,会下载一个 tgz 文件,然后用 tarfile 解压,
解压后目录中会有一个 housing.scv 文件(可以自行用 excel 打开看看),下载代码为:
import os
import tarfile
from six.moves import urllib
DOWNLOAD_ROOT =
/ageron/handson-ml/master/
HOUSING_PATH = datasets/housing
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + HOUSING_PATH + /housing.tgz
def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL,
housing_path=HOUSING_PATH):
if not os.path.isdir(housing_path):
os.makedirs(housing_path)
tgz_path = os.path.join(housing_path, housing.tgz)
urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path)
housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
housing_tgz.extractall(path=housing_path)
housing_tgz.close()
fetch_housing_data()
2、读入数据
通过 panda 库读取 csv 文件。
import pandas as pd
def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
csv_path = os.path.join(housing_path, housing.csv)
return pd.read_csv(csv_path)
housing = load_housing_data()
3、观察数据
载入数据以后,首先就是要观察数据是否成功导入,是否存在缺失值,是否存在异常值,
数据的特征呈现何种分布等。
head() 输出前 5 个数据和表头
head() 可以查看数据是否成功导入,并可
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