sklearn

机器学习算法-sklearn源起scikit-learn（简称 sklearn）是 Python 中最流行的开源机器学习库之一，基于 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 构建。它提供了丰富的机器学习算法和工具，适用于数据挖掘和数据分析任务。以下是其核心特点的简介：

绝顶大聪明

[sklearn机器学习概述]机器学习-part3获取数据、数据处理、特征工程后，就可以交给预估器进行机器学习，流程和常用API如下。两个样本的距离公式可以通过如下公式进行计算，又称为欧式距离。

灯下夜无眠

sklearn自定义pipeline的数据处理将自定义的频数编码处理整合到sklearn的pipeline流程里面：

[sklearn] 特征工程输出结果：按照顺序，比如第一个样本city为北京，那么对应北京列的值为1，其它为0.输出结果：比如，第一行表示第一个样本中各个词出现的次数，单个字符不统计

机器学习Python实战-第三章-分类问题-4.支持向量机算法目录3.4.1 原理简介3.4.2 算法步骤3.4.3 实战3.4.4 实验前半部分是理论介绍，后半部分是代码实践，可以选择性阅读。

python：sklearn 决策树（Decision Tree）算法思想：基于信息增益（ID3）或基尼不纯度（CART）递归划分特征。编写 test_dtree_1.py 如下

python：sklearn 主成分分析（PCA）参考书：《统计学习方法》第2版第16章主成分分析（PCA）示例编写 test_pca_1.py 如下

SKLearn - Biclustering关于双聚类技术的示例。谱双聚类的演示谱双聚类的演示使用谱协同聚类算法对文档进行双聚类使用谱协同聚类算法对文档进行双聚类

Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南-第八章降维-笔记补充：本文是关于《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》的学习笔记，基于八、降维 - 【布客】Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南第二版，感谢译者

重新定义“边缘”：边缘计算如何重塑人类与数据的关系在数字化浪潮中，云计算曾是科技界的宠儿，但如今，边缘计算正在悄然改变游戏规则。它不仅是一种技术进步，更是对人类与数据关系的一次深刻反思。本文将探讨边缘计算如何从“中心化”走向“分布式”，以及它如何在效率、隐私和伦理之间重新定义边界。一、边缘计算：数据的“分布式大脑” 传统云计算依赖于集中式数据中心，数据需要跨越网络上传到云端进行处理，再将结果返回用户。这种模式虽然高效，但也带来了延迟、带宽消耗和隐私泄露等问题。边缘计算的出现，打破了这种“中心化”的逻辑。边缘计算的核心在于将数据处理能力从云端下沉到设备

LLM中的N-Gram、TF-IDF和Word embeddingN-Gram是一种让计算机理解语言规律的基础方法，主要用于预测文本中下一个可能出现的词。它的核心思想很简单：假设一个词的出现只和前面的几个词有关。

行走的bug...

sklearn估计器和变换器共有的一些方法待更新所有的估计器基本都有fit和predict。所有的分类器基本都有predict_log_proba和predict_proba和score。

深入解析 sklearn 中的 LabelEncoder：功能、使用场景与注意事项LabelEncoder 是 sklearn 中用于类别标签编码的重要工具，能够将离散的类别型标签转换为模型可识别的数值格式。本文详细解析 LabelEncoder 的核心功能、使用场景及常见注意事项，帮助读者在实际项目中正确使用这一工具，同时避免常见误区。

起个破名想半天了

Sklearn入门之datasets的基本用法、Sklearn全称:Scipy-toolkit Learn是一个基于scipy实现的的开源机器学习库。它提供了大量的算法和工具，用于数据挖掘和数据分析，包括分类、回归、聚类等多种任务。本文我将带你了解并入门Sklearn下的datasets在机器学习中的基本用法。

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VectorBT量化入门系列：第一章 VectorBT基础与环境搭建VectorBT量化入门系列：第一章 VectorBT基础与环境搭建本教程专为中高级开发者设计，系统讲解VectorBT技术在量化交易中的应用。通过结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，深度探索策略开发、回测优化与风险评估的核心方法。从数据获取到策略部署，全面提升量化交易能力，助力开发者构建高效、稳健的交易系统。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

VectorBT量化入门系列：第三章 VectorBT策略回测基础VectorBT量化入门系列：第三章 VectorBT策略回测基础本教程专为中高级开发者设计，系统讲解VectorBT技术在量化交易中的应用。通过结合Tushare数据源和TA-Lib技术指标，深度探索策略开发、回测优化与风险评估的核心方法。从数据获取到策略部署，全面提升量化交易能力，助力开发者构建高效、稳健的交易系统。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

基于sklearn实现文本摘要思考和各位小伙伴分享一下使用sklearn进行文本摘要的思考。提取式文本摘要的基本原理是：将文本分割成句子

决策树（DecisionTree）代码主要实现了一个决策树的创建和可视化功能。下面我将逐段对代码进行解读。pythonpythonpython

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