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sklearn 大数据 相关的博客

使用Sklearn进行数据挖掘

1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特
反向一觉 7年前 1133

sklearn数据集的获取与划分

划分数据集 获取sklearn本地的数据集 from sklearn.datasets import load_iris li = load_iris() print("数据集描述为:") print(li.DESCR) print("目标值为:") pri
木子昭 6年前 729

基于PyTorch重写sklearn，《现代大数据算法》

HyperLearn是一个基于PyTorch重写的机器学习工具包Scikit Learn，它的一些模块速度更快、需要内存更少，效率提高了一倍。 专为大数据而设计，HyperLearn可以使用50％以下的内存，并在某些模块上运行速度提高50％以上。将支持GPU，
技术小能手 5年前 3850

如何使用sklearn优雅地进行数据挖掘？

使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit方法居然和模型训练方法fit同名（不光同名，参数
初商 5年前 603

【转】使用sklearn优雅地进行数据挖掘

这里是原文 目录 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术并行处理 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理流水线处理自动化调参持久化回顾总结参考资料使用sklearn进行数据挖掘 1 使用skle
罗兵 8年前 1055

sklearn

sklearn 就是因为有了像sklearn这样的黑箱库, 我们大部分时候做的是调试算法, 比较那个算法的性能好, 这就需要熟练算法的推导过程 preprocessing模块 1. 将特征缩放, 提到精度 scale()函数时对矩阵每一列进行操作, 使其均值为
megachen 6年前 1464

sklearn

sklearn Table of Contents 1. Overview 2. Building Blocks 3. Supervised Learning 3.1. Support Vector Machines 3.2. Ensemble methods
吞吞吐吐的 7年前 1326

sklearn

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罗兵 8年前 766

sklearn 大数据 相关的问答

PAI-studio中线性回归算法组件的参数设置“最小似然误差设置”是如何计算出来的？

log-likehood是怎么算出来的？是直接通过spark mllib或者sklearn有直接的第三方包或API直接计算吗？
游客qnymuwxdg3i4o 5年前 151

spark到pandas

我有220GB的数据。我已将它作为2列读入spark数据帧：JournalID和Text。现在我的数据帧中有27个缺少行。 使用NGram类，我在数据框中添加了两列Unigram和Bigram，其中包含Text列中的unigrams和bigrams。然后
社区小助手 5年前 411

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