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从零开始实现一个端到端的机器学习项目[5]
基于书籍《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》的笔记 文章目录 2.5 机器学习算法的数据准备2.5.1 数据清理2.5.2 处理文本和分类属性2.5.3 自定义转换器、特征缩放与流水线2.5.4 转换流水线2.5 机器学习算法的数据准备 经过了前面的分…
2021/12/12 23:22:56 人评论 次浏览 -
从零开始实现一个端到端的机器学习项目[5]
基于书籍《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》的笔记 文章目录 2.5 机器学习算法的数据准备2.5.1 数据清理2.5.2 处理文本和分类属性2.5.3 自定义转换器、特征缩放与流水线2.5.4 转换流水线2.5 机器学习算法的数据准备 经过了前面的分…
2021/12/12 23:22:56 人评论 次浏览 -
从零开始实现一个端到端的机器学习项目[3]
基于书籍《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》的笔记 文章目录 2.3 创建测试集2.3 创建测试集 在这个阶段主动搁置部分数据听起来可能有些奇怪，但事实上这确实是经过缜密思考的。 原因是： 我们只是简单地大概浏览了一遍数…
2021/12/11 23:21:26 人评论 次浏览 -
从零开始实现一个端到端的机器学习项目[3]
基于书籍《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》的笔记 文章目录 2.3 创建测试集2.3 创建测试集 在这个阶段主动搁置部分数据听起来可能有些奇怪，但事实上这确实是经过缜密思考的。 原因是： 我们只是简单地大概浏览了一遍数…
2021/12/11 23:21:26 人评论 次浏览 -
DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法
DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法目录 输出结果 代码设计输出结果该数据包含9个变量的20640个观测值，该数据集包含平均房屋价值作为目标变量和以下输入变量（特征）：平均收入、房屋平均年龄、平均房间、平均卧室、人口、平均占用、纬度和经度。 更新………
2021/6/15 22:26:42 人评论 次浏览
