sklearn

郝学胜-神的一滴

机器学习中的逻辑回归：从理论到实践在机器学习的广阔天地中，分类问题宛如一位优雅的舞者，以其精准的步法在数据点间翩翩起舞。而逻辑回归（Logistic Regression），这位看似简单却内涵丰富的"舞者"，以其独特的数学魅力和实用价值，在分类领域占据着不可替代的地位。

【深入浅出 Sklearn 决策树：分类与回归实战全解析】目录一、决策树核心概念二、Sklearn 决策树 API 全解析2.1 核心参数详解2.2 常用方法三、实战：电信客户流失预测（分类树）

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基于30年教学沉淀的清华大学AI通识经典：《人工智能的底层逻辑》在人工智能技术席卷全球的今天，你是否曾好奇：《人工智能的底层逻辑》正是为解答这些疑问而生！这本书由清华大学张长水教授基于30年教学与科研经验精心撰写，以通俗易懂的方式揭开AI技术的神秘面纱。

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线性判别分析(LDA)原理详解与实战应用在机器学习领域，降维是一项至关重要的预处理技术。当我们面对高维数据时，往往会遇到"维度灾难"问题——数据稀疏性增加、计算复杂度上升、模型性能下降。此时，我们需要找到一种方法，能够在保留数据关键信息的同时降低维度。

降维实战：PCA与LDA在sklearn中的实现在高维数据日益普遍的今天，降维技术已成为数据预处理、可视化和提升模型性能的关键步骤。主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）作为两种经典且广泛应用的降维方法，分别从无监督和有监督的角度出发，有效提取数据的主要特征并降低计算复杂度。Python 的 scikit-learn（sklearn）库提供了简洁高效的接口，使得 PCA 与 LDA 的实现变得极为便捷。本文将通过实际数据集，详细演示如何在 sklearn 中调用 PCA 和 LDA，对比二者在降维效果、类别可分性及运行效率上的差异，并探讨其适用场

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机器学习中的特征提取：PCA与LDA详解及sklearn实践在机器学习领域，特征提取(Feature Extraction) 是数据预处理中至关重要的一环。它通过将原始数据转换为更能代表问题本质的特征，来提高模型的性能和效率。特征提取的主要目标可以概括为：

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特征选择利器：深入理解SelectKBest与单变量特征选择在机器学习的世界里，我们常常面临一个有趣的困境：数据越多越好吗？ 🤔实际上，过多的特征可能带来一系列问题：

Sklearn实战KNN：快速实现分类任务的入门指南在机器学习的入门算法里，KNN（k近邻）绝对是最友好的那一个。它没有复杂的训练过程，核心思想用一句话就能讲明白：“物以类聚，人以群分”。最近我跟着兰智数加学院的课程，从理论到代码完整走了一遍KNN的实践，今天就把这个过程和大家分享一下。

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机器学习特征选择：深入理解移除低方差特征与sklearn的VarianceThreshold在机器学习项目中，特征工程是决定模型性能的关键因素之一。特征选择作为特征工程的核心环节，能够帮助我们：

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机器学习入门（九）为什么sklearn正规方程法矩阵不可逆却可以计算出结果核心问题：必须计算，而这个矩阵可能不可逆！这里的就是矩阵 X 的 Moore-Penrose 伪逆（Moore-Penrose pseudoinverse），记作。

小饼干超人

如何兼容不同版本的 scikit-learn（sklearn）库，统一获取“均方根误差（RMSE）”的计算函数下面这段代码通过 try-except 异常捕获机制，适配 sklearn 新旧版本中 RMSE 函数的不同写法：

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机器学习数据预处理：深入理解标准化与sklearn的StandardScaler在机器学习的实践中，我们常常听到这样一句话：“Garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）。这句话生动地说明了数据质量对模型性能的决定性影响。数据预处理作为机器学习流程中的第一步，其重要性不言而喻。

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机器学习数据预处理：归一化与sklearn的MinMaxScaler详解在机器学习项目中，数据预处理是构建高效模型的关键步骤！据统计，数据科学家80%的时间都花在数据清洗和预处理上。原始数据往往存在以下问题：

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机器学习特征预处理：缺失值处理全攻略在现实世界的数据分析项目中，缺失数据几乎是不可避免的！无论是传感器故障、用户未填写信息，还是数据采集过程中的技术问题，缺失值都会对我们的机器学习模型造成严重影响。根据统计，超过80%的数据科学项目都需要处理缺失值问题！

灯下夜无眠

sklearn中fit、transform、fit_transform用法详解这三个方法是 scikit-learn 转换器（Transformer）的核心方法：fit() - 学习数据的参数（如均值、标准差等）

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《机器学习》经典教材全景解读：周志华教授匠心之作的技术深探“工欲善其事，必先利其器” ——在人工智能蓬勃发展的时代，周志华教授的《机器学习》无疑成为了无数AI研习者的"利器"。这部被誉为"西瓜书"的经典教材，自2016年问世以来便洛阳纸贵，首印5000册一周售罄，截至2024年已重印45次，被全球500余所高校采用，堪称中文机器学习教材的里程碑式作品。

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机器学习特征提取：TF-IDF模型详解与实践指南文本数据浩如烟海，特征提取乃机器学习之基石。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法，实为文本挖掘领域之明珠，兼具简洁与高效之特性。本文将深入剖析TF-IDF之原理，辅以sklearn实现之实践，并探讨中文处理之特殊考量。

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机器学习数据工程之基石：论数据集划分之道与sklearn实践夫机器学习之成，首在数据；数据之用，贵在划分。若划分失当，则模型如盲人摸象，或过拟合而失泛化，或欠拟合而难精进。故曰：“工欲善其事，必先利其器；器欲尽其用，必先明其法。” 今撰此文，详述数据集划分之要义，并辅以scikit-learn（sklearn）之利器，以飨读者。

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数据为壤，特征为苗：机器学习特征提取艺术探微夫欲筑九层之台，必先固其地基；欲训智能之器，必先精其特征。数据者，璞玉也，藏于芜杂，隐于无序。特征提取，乃雕琢之术，化混沌为清晰，变无序为有序，为模型奉上琼浆玉食，助其洞察秋毫，预判吉凶。今且论特征工程之基石：** 独热编码与字典特征提取**，并辅以sklearn神器，以飨读者。

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机器学习数据集完全指南：从公开资源到Sklearn实战在机器学习领域，数据集就如同建筑师的砖瓦，是构建模型的基础。高质量的数据集能够：数据集数据清洗特征工程