sklearn工具-绪论

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了sklearn工具-绪论相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、监督学习

监督学习的概念与数学形式

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统计机器学习的三要素

  • 统计学习方法: 模型+策略+算法

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监督学习的三个问题

  • 分类、回归、标注

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  • 学习过程: 在假设空间执行搜索优化,挑选最好的学习器模型
    预测过程: 使用训练好的学习器对未见过得新样本实例作出预测,推断其类别!

  • 学习器的评价指标:精确率、召回率

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二、无监督学习

  • 概念: 在无标记的数据上进行学习,重在发现数据中潜在的结构化信息,寻找数据的新视图。

  • 主要方法:聚类分析、高斯混合模型、密度分布估计、协方差估计、流形学习

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  • 流形学习: 一种无监督的非线性的维数约简方法。它基于这样的认识:很多数据的维数只是人为地变高了。

  • 维数约简的常见方法:随机投影、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、局部线性嵌入(LLE)、t-SNE嵌入

三、强化学习

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四、学习器的设计

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以上是关于sklearn工具-绪论的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

sklearn工具-python数据集操作API

sklearn工具-数据集变换

sklearn工具-分类器评估指标

SKlearn | 学习总结

Sklearn库

『Kaggle』Sklearn工具包使用建议整理