英文原版,涵盖了深入探索scikit-learn的机器学习技能。
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scikit-learn 是一个流行的机器学习库,它提供了各种算法,例如分类、回归和聚类,使其成为进行机器学习分析的宝贵工具。该库基于 Python 语言构建,并与 NumPy 和 SciPy 等其他流行的科学计算库集成。
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Scikit-learn 提供多种数据预处理方法,用于优化机器学习模型性能。以下是一些常见技术:
1. 归一化 (Normalization)
将数据缩放到特定范围,例如 [0, 1]。
常用方法: MinMaxScaler。
2. 标准化 (Standardization)
将数据转换为均值为 0,标准差为 1 的分布。
常用方法: StandardScaler。
3. 正则化 (Regularization)
对模型复杂度进行惩罚,防止过拟合。
常用方法:在模型训练过程中添加正则化项,例如 L1 或 L2 正则化。
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1.13版的其他检查项需手动关闭防火墙。[root@hybrisdb1 ~]# service iptables save iptables:保存防火墙规则至/etc/sysconfig/iptables:[ OK ] [root@hybrisdb1 ~]# service iptables stop iptables:清除防火墙规则:[ OK ] iptables:将链设置为接受策略:filter [ OK ] iptables:卸载模块:[ OK ] [root@hybrisdb1 ~]# chkconfig iptables off。修改SELINUX(可以选择permissive或disabled)[root@hybrisdb1 ~]# vi /etc/sysconfig/selinux
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主要内容
预测型数据分析概述
Scikit-learn 简介及其功能
数据预处理技巧
常用预测模型介绍:
线性回归
逻辑回归
决策树
支持向量机
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模型评估与优化
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理解预测型数据分析的基本概念和流程
掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法
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本教程将带你学习如何使用Python中的Scikit-learn库进行线性回归分析。
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适合人群:
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