sklearn api介绍

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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：Python语言开发的通用机器学习库

引言：深入理解机器学习并完全看懂sklearn文档，需要较深厚的理论基础。但是，要将sklearn应用于实际的项目中，只需要对机器学习理论有一个基本的掌握，就可以直接调用其API来完成各种机器学习问题。 本文选自《全栈数据之门》，将向你介绍通过三个步骤来解决
博文视点 7年前 6857

基于python3-sklearn，Flask 的回归预测系统

看到一副图片挺有意思，放在片头 序 “傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的西风吹来，抬头看看天边的晚霞，嗯明天又是一个好天气。走到水果摊旁，挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜，一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一边愉快地想着，这学期狠下了工夫，基础
season雅宁 6年前 1406

Python 数据科学手册 5.2 Scikit-Learn 简介

5.2 Scikit-Learn 简介 原文：Introducing Scikit-Learn 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译文没有得到原作者授权，不保证与原文的意思严格一致。 有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著
布客飞龙 7年前 912

Splunk Machine Learning Toolkit 3.0.0介绍

在前面文章中我们对Splunk Machine Learning Toolkit 2.1.0版本进行了介绍，近日ML-Toolkit迎来了3.0.0版本，相比2.1.0版本有哪些更新和改进呢，我们来看一下吧。 新的功能 1、加入模型管理模块 可以在模型管理模块
10data 6年前 1402

只需10分钟！就能用Flask，Docker和Jenkins部署机器学习模型

在生产环境中部署机器学习模型是数据工程中经常被忽视的领域。网上的大多数教程/博客都侧重于构建、训练和调整机器学习模型。如果它不能用于实际的预测，那么它又有什么用呢？ 接下来了解一下有哪些部署选项吧：评估选项 在生产中部署机器学习模型时，有多种选择。其中一种流
【方向】 5年前 3350

五个鲜为人知，但又不可不知的机器学习开源项目

借着人工智能的热潮，各种机器学习项目也迎来了一个爆发期。其中有一些因为背后的巨头支持或者稳定可靠的性能而广为人知，例如Tensorflow、Caffe和Theano等。但实际上，有为数更多的项目却并不为人所知。在这些相对小众的项目中，是否隐藏着一些版本迭代积
云栖大讲堂 7年前 1363

谈谈机器学习模型的部署

随着机器学习的广泛应用，如何高效的把训练好的机器学习的模型部署到生产环境，正在被越来越多的工具所支持。我们今天就来看一看不同的工具是如何解决这个问题的。 上图的过程是一个数据科学项目所要经历的典型的过程。从数据采集开始，经历数据分析，数据变形，数据验证，数据
技术小能手 5年前 3910

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