sklearn自学指南(part44)--生成数据集

学习笔记，仅供参考，有错必究

文章目录

生成数据集
- 用于分类和聚类的生成器
- - 单标签
  - 多标签
  - 双向聚类
- 回归生成器
- 流行学习生成器
- 生成器的分解

生成数据集

此外，scikit-learn还包括各种随机样本生成器，可用于建立规模和复杂性可控的人工数据集。

用于分类和聚类的生成器

这些生成器产生一个特征矩阵和相应的离散目标。

单标签

make_blobs 和

sklearn自学指南(part44)--生成数据集相关推荐

sklearn自学指南(part43)--数据加载工具
学习笔记,仅供参考,有错必究文章目录数据加载工具 Toy datasets Real world datasets 用法数据加载工具 sklearn.datasets 包嵌入了一些在入门的一节中 ...
sklearn自学指南(part57)--协方差估计
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录协方差估计经验协方差缩减协方差基本的收缩 Ledoit-Wolf收缩甲骨文近似收缩(Oracle Approximating Shrinkage) 稀疏 ...
sklearn自学指南(part52)--潜在狄利克雷分配(LDA)
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录分解信号的分量(矩阵分解问题) 潜在狄利克雷分配(LDA) 分解信号的分量(矩阵分解问题) 潜在狄利克雷分配(LDA) 潜在狄利克雷分配(Latent Diri ...
sklearn自学指南(part38)--OPTICS
学习笔记,仅供参考,有错必纠聚类 OPTICS 算法与DBSCAN 算法有很多相似之处,可以认为是DBSCAN的泛化,将eps要求从单一值放宽到一个范围.DBSCAN和OPTICS的关键区别在于,O ...
sklearn自学指南(part30)--特征选择
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录特征选择移除低方差变量单变量特征选择递归特征消除(Recursive feature elimination) 使用SelectFromModel进行特征 ...
sklearn自学指南(part60)--神经网络模型(无监督)
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录神经网络模型(无监督) 受限玻尔兹曼机图形化模型和参数化伯努利限制玻尔兹曼机随机极大似然学习神经网络模型(无监督) 受限玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机(RB ...
sklearn自学指南(part59)--神经网络模型(监督)
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录神经网络模型(监督) 多层感知机分类回归正则化算法实用贴士使用warm_start进行更多控制神经网络模型(监督) 多层感知机 **多层感知器(M ...
sklearn自学指南(part47)--主成分分析
学习笔记,仅供参考,有错必纠文章目录分解信号的分量(矩阵分解问题) 主成分分析(PCA) 精确的主成分分析和概率解释增量的主成分分析采用随机SVD的PCA 核PCA 稀疏主成分分析(Spars ...
sklearn自学指南(part45)--新颖性和离群值检测概述
学习笔记,仅供参考,有错必究新颖性和离群值检测概述许多应用程序要求能够判断一个新的观测值是否与现有的观测值属于相同的分布(它是内值),还是应该被视为不同的分布(它是离群值).通常,这种能力用于清 ...

sklearn自学指南(part44)--生成数据集

文章目录

生成数据集

用于分类和聚类的生成器

单标签

sklearn自学指南(part44)--生成数据集相关推荐

最新文章

热门文章