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scikit-learn是什么

scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具。简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上开源，可商业使用 - BSD许可证

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分类方法有哪些

decision_function在装配分类或异常值检测器，预测用于相对于各样品每个类，而不是由制造的“硬”分类预测的“软”的分数预测。它的输入通常只是一些观察到的数据，X。如果估算器尚未安装，则调用此方法应该提高a exceptions.NotFittedError。输出惯例：二元分类一维数组，其中严格大于零的值表示正类（即classes_中的最后一个类）。多类分类一个二维数组，其中行方

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二进制由两个类组成的分类问题。二进制目标可以表示为多类问题，但只有两个标签。二元决策函数表示为1d数组。在语义上，一个类通常被认为是“积极的”类。除非另有说明（例如在评估指标中使用pos_label），我们认为类标签具有更大的值（数字或词典）作为正类：标签[0,1]，1是正类; [1,2]，2是正类; ['不'，'是']，'是'是正面的; ['不'，'是']，'不'是正面的。例如，这会影响

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核岭回归与SVR的比较

核岭回归（KRR）和SVR都通过采用核技巧来学习非线性函数，即，它们学习由相应核引起的空间中的线性函数，其对应于原始空间中的非线性函数。它们的损失函数不同（脊与ε不敏感损失）。与SVR相比，拟合KRR可以以封闭形式完成，对于中等大小的数据集通常更快。另一方面，学习模型是非稀疏的，因此在预测时比SVR慢。此示例说明了人工数据集上的两种方法，这些方法由正弦目标函数和添加到每第五个数据点的强噪声组成。

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怎么定义复杂语法

还有一种语言建模方法，那就是利用语法规则（grammar）来生成符合要求的句子。在小学的时候，我们就已经知道了词的词类及其组合方式。例如，如果你有一个非常糟糕的英语老师，你必定会认为句子都是由名词后面跟动词构成的。这样的话，如果给你一个由名词和动词组成的列表，你就可以根据这种规则来造句了。下面，我们将定义一个稍微复杂的语法：grammar = {"_S" : ["_NP _VP"],

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通俗解释什么是机器学习

关于什么是机器学习，每个人都有自己确切的定义。在这里，我们使用的定义是创建并使用那些由学习数据而得出的模型。在其他语境中，这也可以叫作预测建模或者数据挖掘，但是我们选择使用机器学习这个术语。一般来说，我们的目标是用已存在的数据来开发可用来对新数据预测多种可能结果的模型，比如：• 预测一封邮件是否是垃圾邮件• 预测一笔信用卡交易是否是欺诈行为• 预测哪种广告最有可能被购物者点击

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Platt 的 SMO 算法

1996年， John Platt发布了一个称为SMO①的强大算法，用于训练SVM。 SMO表示序列最小优化（Sequential Minimal Optimization）。 Platt的SMO算法是将大优化问题分解为多个小优化问题来求解的。这些小优化问题往往很容易求解，并且对它们进行顺序求解的结果与将它们作为整体来求解的结果是完全一致的。在结果完全相同的同时， SMO算法的求解时间短很多

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SVM的一般流程

(1) 收集数据：可以使用任意方法。(2) 准备数据：需要数值型数据。(3) 分析数据：有助于可视化分隔超平面。(4) 训练算法： SVM的大部分时间都源自训练，该过程主要实现两个参数的调优。(5) 测试算法：十分简单的计算过程就可以实现。(6) 使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是， SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改。

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“由于理解支持向量机（Support Vector Machines， SVM）需要掌握一些理论知识，而这对于读者来说有一定难度，于是建议读者直接下载LIBSVM使用。”我发现，在介绍SVM时，不止一本书都采用了以上这种模式。本书并不打算沿用这种模式。我认为，如果对SVM的理论不甚了解就去阅读其产品级C 代码，那么读懂的难度很大。但如果将产品级代码和速度提升部分剥离出去，那么代码就会变得

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处理数据中的缺失值

数据中的缺失值是个非常棘手的问题，有很多文献都致力于解决这个问题。那么，数据缺失究竟带来了什么问题？假设有100个样本和20个特征，这些数据都是机器收集回来的。若机器上的某个传感器损坏导致一个特征无效时该怎么办？此时是否要扔掉整个数据？这种情况下，另外19个特征怎么办？它们是否还可用？答案是肯定的。因为有时候数据相当昂贵，扔掉和重新获取都是不可取的，所以必须采用一些方法来解决这个问题。下

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画出数据集和Logistic回归最佳拟合直线的函数

打开logRegres.py并添加如下代码。

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Logistic 回归梯度上升优化算法

Logistic 回归梯度上升优化算法

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逻辑回归的一般流程

(1) 收集数据：采用任意方法收集数据。(2) 准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳。(3) 分析数据：采用任意方法对数据进行分析。(4) 训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。(5) 测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。(6) 使用算法：首先，我们需要输入一些数据，并将其转换成对应的结构化数值；

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yuexia2599

python报错invalid character in

python报错invalid character in identifier，意思就是“标识符中的无效字符”，检查下有没有字符是中文的，把中文字符改成英文字符再运行就OK啦~PS：实践中：1.)把输入法调成英文模式2.) 输入算法需要的所有标点符号3.)补充完整算法内容目前欠缺：1.)特殊符号输入键，例如{},*:，2.）仍需要多多练习

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詹惠儿

print中的结束参数是什么？

默认情况下，python的print（）函数以换行符结束。具有C / C 背景的程序员可能想知道如何在没有换行的情况下进行打印。Python的print（）函数带有一个名为'end'的参数。默认情况下，此参数的值为'\ n'，即换行符。您可以使用此参数结束包含任何字符/字符串的print语句。# This Python program must be run with # Python

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詹惠儿

怎么区别全局变量和局部变量？

全局变量是在函数外部定义和声明的变量，我们需要在函数内部使用它们。# This function uses global variable s def f(): print s # Global scope s = "I love Geeksforgeeks"f() 如果在函数范围内定义了具有相同名称的变量，那么它将仅打印函数内给出的值而不是全局值。# This func

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詹惠儿

怎么用网络特征识别垃圾邮件？

在网络搜索的早期阶段，很明显网络搜索引擎是将广告商与潜在买家联系起来的重要手段。寻找毛伊高尔夫球场的用户不仅仅是在毛伊岛的高尔夫球场上寻找关于住房主题的新闻或娱乐，而是可能寻求购买这样的财产。因此，此类财产的卖方及其代理人有强烈的动机去创建在此查询中排名很高的网页。在评分基于学期频率的搜索引擎中，具有多次重复的毛伊高尔夫球场地的网页将排名很高。这导致了第一代垃圾邮件（在网络搜索的上下

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新算法的纳入标准是什么

我们仅考虑添加已经完善的算法。通常的标准是发布3年以上，被引用超过 200 次，而且被广泛使用。对广泛使用的方法提供了明确改进的技术（如增强型数据结构或更有效的近似技术）也将被考虑纳入。在满足上述标准的算法或技术中,只有这些能够适合现在 scikit-learn API 的, 预测/转换接口通常具有 numpy 阵列或稀疏矩阵的输入/输出。贡献者应该支持通过研究论文或其他类似软件包中的实

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在python里怎么在第三方安装机器学习库

如果您尚未安装具有 numpy 和 scipy 的 python 安装，建议您通过软件包管理器或通过 python 软件包进行安装。这些与 numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib 和许多其他有用的科学和数据处理库。可用选项有:Canopy 和 Anaconda 适用于所有支持的平台Canopy 和 Anaconda 都运送了最新版本的 scikit-

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安装scikit-learn

Scikit-learn 要求:Python (>= 2.7 or >= 3.3),NumPy (>= 1.8.2),SciPy (>= 0.13.3).如果你已经有一个安全的 numpy 和 scipy，安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pippip install -U scikit-learn 或者 conda:conda install scikit-lea

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