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Scikit-Learn教程：棒球分析（2）

在本教程的第一部分中, 重点是根据球队的统计数据和该季节的其他变量, 确定该联盟赢得MLB球队的比赛次数。在该项目的第二部分中, 你将测试Scikit-Learn(sklearn)的逻辑回归模型和随机森林模型, 以根据球员的职业统计数据和...

srcmini团队很高兴宣布我们的朋友和srcmini用户Tony Yao-Jen Kuo慷慨地将我们的Python机器学习：Scikit-Learn教程翻译成繁体中文！使用 Python 实现机器学习机器学习是一门设计如何让演算法能够...

本文概述第1部分：预测美国职业棒球大联盟每个赛季的获胜次数体育分析和Scikit学习 Python编程语言是数据科学和预测分析的理想选择, 因为它配备了多个软件包, 可满足你大多数数据分析的需求。对于Python中的机器学习, Scik...

本文概述数据探索提取训练数据构建矢量化器分类器检测所谓的”假新闻”绝非易事。首先, 要定义什么是假新闻-鉴于假新闻现在已成为政治声明。如果可以找到定义或就其达成共识, 则必须收集并正确标记真实和虚假新闻(希望...

在机器学习中, 学习的类型大致可分为三类：1.监督学习, 2。非监督学习和3.半监督学习。属于无监督学习家族的算法没有变量可以预测与数据相关。数据没有输入, 而只有输入, 该输入将是描述数据的多个变量。这就是群集的作用。一定要看一看我们的...

本文概述 K最近邻 KNN算法如何工作？渴望与懒惰的学习者维度诅咒你如何确定KNN中的邻数量？ Scikit-learn中的分类器构建优点缺点如何改善KNN？总结 K最近邻(K Nearest Neighbor, KNN)是一...

本文概述分类工作流程什么是朴素贝叶斯分类器？朴素贝叶斯分类器如何工作？ Scikit-learn中的分类器构建零概率问题优点缺点总结假设你是产品经理, 则希望将客户评论分为正面和负面类别。或作为贷款经理, 你想确定哪些贷款申...

本文概述使用Python进行机器学习加载数据集探索你的数据现在要去哪里？预处理数据聚类数字数据试用另一种模型：支持向量机使用Python进行机器学习机器学习是计算机科学的一个分支, 致力于研究可以学习的算法的设计。典型的...

本文概述支持向量机 SVM如何工作？ SVM内核 Scikit-learn中的分类器构建调整超参数优点缺点结论与其他分类器(例如逻辑回归和决策树)相比, SVM提供了非常高的准确性。以处理非线性输入空间的内核技巧而闻名。它用于各...