1. 通過樣本來**未知的資料；通過學習資料集的特徵（訓練集 training set）來應用到新的資料上。
2. 監督學習：
分類：樣本屬於多於兩個類，我們想要從已經標記過的資料來**未標記資料的類---digits
回歸：如果想要的輸出包括多餘乙個連續的變數
無監督：
訓練集包括一系列的向量x而沒有相對應的y（目標值）。
3. 學習和**
在數字集中，任務是**給出。
分類的估計量------fit(x,y) & predict（t）
估計量的乙個例子是乙個類sklearn-svm-svc
>>>我們把估計量例子clf當作分類器。它必須適應模型，換句話說就是學習模型。所以我們要傳遞資料集去給是適應模型。作為訓練集，我們使用除了最後乙個所有資料集的。from
sklearn
import
svm>>>
clf=
svm.
svc(
gamma
=0.001,c
=100.
)
>>>之後我們可以詢問資料集最後乙個是什麼clf.
fit(
digits
.data[:-
1],digits
.target[:-
1])svc(c=100.0, cache_size=200, class_weight=none, coef0=0.0,
decision_function_shape=none, degree=3, gamma=0.001, kernel='rbf',
max_iter=-1, probability=false, random_state=none, shrinking=true,
tol=0.001, verbose=false)
scikit learn機器學習簡介
目錄 機器學習 問題設定 載入示例資料集 學習和 模型永續性 約定拓展知識鏈結 在本節中，我們介紹整個scikit learn中使用的機器學習詞彙，並給出了乙個簡單的學習示例。機器學習 問題設定 通常，學習問題會考慮一組n個資料樣本，然後嘗試 未知資料的屬性。如果每個樣本都大於乙個數字，例如是多維條...
機器學習及scikit learn
1.機器學習基本步驟 1 定義一系列函式 2 定義函式的優劣 3 選擇最優函式 2.什麼是scikit learn？1 面向python的免費機器學習庫 2 包含分類 回歸 聚類演算法，比如 svm 隨機森林 k means等 3 包含降維 模型選擇 預處理等演算法 4 支援numpy和scipy資...
scikit learn機器學習模組（上）
scikit learn中的資料 資料格式 2維陣列或者矩陣，n samples,n features 包含資料集 iris data digits data，boston data housing price diabetes data例如 from sklearn.datasets import...