机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第5章 通过降维压缩数据Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在第4章 构建优秀的训练数据集 – 数据预处理中，我们学习了使用特征选择技术对数据集降维的不同方法。特征选择以外的另一种降维方法是特征提取。本章中我们会学习两种基本技术，可帮助我们通过将其变换为比原来更低维度的特征子空间总结出数据集中的信息内容。数据压缩是机器学习中非常重要的课题，它有助于我们存储和分析现代技术时代生产和收集的.....
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 数据质量及所包含的有用信息量是决定机器学习算法能学到多好的关键因素。因此，在将数据集喂给机器学习算法前对其进行检查和预处理绝对很重要。本章中，我们会讨论一些基本数据预处理技术，有助于我们构建很好的机器学习模型。 本章将要讨论的内容有： 删除和替换数据集缺失值 为机器学习算法准备分类数据 为模型构建选择相关特征 ...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 使用Python实现感知机学习算法 在前一节中，我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理，下面使用Python进行实现并使用第1章 赋予计算机学习数据的能力中介绍的鸢尾花数据集进行训练。 面向对象的感知机API 我们采用面向对象的方法将感知机接口定义为一个Python类，这样可初始化新的Perceptron对象，来...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 1
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类：感知机（perceptron）和自适应线性神经元（adaptive linear neuron）。我们先使用Python逐步实现感知机，然后对鸢尾花数据集训练来分出不同花的品种。这有助于我们理解用于分类的机器学习算法概念以及如何用Python进行有效的实现。 .....
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