sklearn例程:多分类输出概率
示例简介
本示例介绍如何绘制不同分类器的分类概率。我们在拥有3个类别的数据集上，使用如下分类模型进行多分类：
支持向量分类器(SVM Classificat...
作者：丹阳
Time2Vec：时间序列特征的向量表示
时间是每个涉及时间序列的机器学习问题中的黄金信息。作为数据科学家，我们必须尽最大努力提取时间模式。对于时间的预处理，常用的方法有：示例标...
sklearn例程:识别图像中的手写数字
示例简介
一个代码示例，显示如何使用scikit-learn识别图像中的手写数字。
该示例的更详细介绍参考用户手册的教程部分。
代码实现[Py...
sklearn例程: 回归模型预测耗时对比
示例简介
此示例显示了几个scikit-learn回归模型预测耗费时间的对比，包括：
SGDRegressor
RandomForestRegressor
SVR
具体来说...
pandas - 使用swfiter一行代码加速DataFrame
使用Pandas的DataFrame处理较大的数据集可能会很慢，特别是使用apply一行一行处理的时候。值得庆幸的是，有一个非常简单的解决方案可以加速Pandas的DataFra...
sklearn例程:分类器的概率校准
分类器的概率校准简介
执行分类时，您通常不仅要预测类别标签，还要预测相关的概率。该概率使可以认为是预测结果的置信度(confidence coefficient)。但...
sklearn例程:SVD计算维基百科主要特征向量
维基百科主要特征向量简介
断言图中顶点相对重要性的一种经典方法是计算邻接矩阵的主要特征向量，以便将每个特征向量的分量值作为中心度得分分配给每个...
老外看《三国》之人物关系网络分析
本文翻译自：https://towardsdatascience.com/the-network-of-three-kingdoms-df6f8f8a1263
最近，我开始看中文电视连续剧三国演义。这部电视剧对...
sklearn例程:无监督学习可视化股票市场结构
可视化股票市场结构简介
本示例采用了几种无监督学习技术，以从历史报价的变化中提取股票市场结构。
我们使用的数量是报价的每日变化：关联报价在一...
Python实现KNN分类算法
K-Nearest Neighbours(KNN, K近邻）是一种分类算法，本文介绍了其背后的概念，以及如何在代码中实现它。
我们将使用Python...
sklearn例程:OneClassSVM物种分布建模
物种分布建模示例简介
对物种的地理分布进行建模是保护生物学中的一个重要问题。在此示例中，根据过去的观察结果和14个环境变量，我们对两个南美哺乳动...
sklearn例程:模型复杂度对性能的影响对比
示例简介
本示例对比介绍了模型复杂度如何影响预测准确性和计算性能。
数据集是：波士顿住房数据集(Boston Housing dataset)用于回归，20个新闻组数...
python - Pandas对groupby的结果排序取TopK
我想按两列对DataFrame进行分组，然后对各组中的汇总结果进行排序，怎么做？
In [167]:
df
Out[167]:
count job source
0 2 sales A
1 4...
sklearn例程:使用特征脸和SVM的人脸识别
示例说明
在此示例中，使用特征脸和SVM进行人脸识别，使用的数据集是“Labeled Faces in the Wild”(也称为LFW数据集)的预处理摘录：
http://vis-www.cs....
sklearn例程:NMF和LDA主题提取
NMF和LDA主题提取简介
非负矩阵分解，即Non-negative Matrix Factorization，简写为NMF。
潜在狄利克雷分布，即Latent Dirichlet Allocation， 简写...