Публикации по теме 'scikit-learn'
Суммированные регрессии с использованием вольперта
Недавно я выпустил первую бета-версию фреймворка составного обобщения под названием Wolpert , названного в честь автора оригинальной статьи [1]. Чтобы показать некоторые из его возможностей, я решил написать этот пост, реализующий алгоритм стековой регрессии [2]. Это несколько более сложное использование, поэтому я рекомендую просмотреть руководство пользователя перед его чтением.
Одна из идей, представленных в статье, заключается в использовании гребневой регрессии для выбора..
Как создавать собственные трансформаторы в Scikit-Learn
Расширьте встроенную функциональность с помощью собственных инструментов предварительной обработки, совместимых с конвейером
Все мы знаем о важности предварительной обработки в проекте машинного обучения. Обычно имеет смысл обрабатывать некоторые недостающие значения, масштабировать различные функции, быстро кодировать другие и т. Д., А в scikit-learn есть готовые инструменты, которые отлично справляются со всеми этими шагами прямо из коробки. Но как насчет добавления новых функций..
Sci-Kit Learn .fit(), .transform(), .fit_transform() Разница в методах
Здравствуйте, я решил поделиться на Medium темами, которые я запутал, пытаясь изучить алгоритмы машинного обучения, или у меня возникли трудности с поиском пояснительных источников на английском и турецком языках о понятиях, которые я изучил для удобства новичков с информацией, которую я приобрел сам, Я надеюсь, что смогу помочь.
Метод .fit()
Мы используем этот метод при преобразовании набора данных, кодировании этикетки или установке модели. Для реализации каждого из этих методов..
Проведение нескольких экспериментов по машинному обучению в prython 1.70
Занимаясь наукой о данных, мы обычно хотим тестировать несколько вещей одновременно: разные модели на одном и том же наборе данных, или разные модели, использующие разные функции, или различный субанализ, фокусирующийся на конкретных вещах.
Независимо от того, используем ли мы Python или R, большинство IDE на самом деле не предназначены для этого, поскольку они предназначены для запуска линейного сценария от начала до конца. В некоторой степени блокноты Jupyter могут смягчить эту..
Обработка изображений с использованием scikit-image
Научитесь настраивать оттенки серого и применять пороговые значения примерно за 10 минут. Давайте учимся вместе: D
scikit-image - это библиотека обработки изображений с открытым исходным кодом для языка программирования Python. Он включает алгоритмы сегментации , геометрических преобразований , манипуляции с цветовым пространством , анализа , фильтрация , морфология , обнаружение функций и многое другое.
Scikit-image имеет множество преимуществ, таких как:
Легко..
Случайный лес: метод ансамбля в Scikit-Learn
Доказано, что командная работа позволяет принимать лучшие решения, чем отдельные люди.
Прежде чем вы прочитаете этот пост, необходимо иметь более глубокое понимание того, как работают деревья решений и деревья регрессии .
В этом посте я буду делать следующее:
Что такое ансамбль? Виды техники сборки. Обзор случайного леса (модель, в которой используется метод мешков). Параметры, которые важны для случайного леса.
Модели ансамбля для лучших результатов
Теперь, что в..
Полное руководство по Scikit-learn, часть 2: модуль наборов данных
Scikit-learn - самая популярная библиотека машинного обучения, и это неспроста. В предыдущей статье мы представили целостный взгляд на архитектуру scikit-learn и выделили факторы, которые делают scikit-learn фактическим стандартом в сообществе машинного обучения. В этой статье мы поговорим о модуле наборы данных в scikit-learn. В следующих статьях мы рассмотрим другие модули один за другим, чтобы вы хорошо усвоили пакет scikit-learn.
Scikit-learn предоставляет различные очищенные и..
