建立乙個機器學習的模型非常簡單：
form sklearn,liner_model import linearregression # 匯入線性回歸模型
model = linearregression() # 建立線性回歸模型
print(model)
model.fit()model.predict(x_new)model.predict_proba(x_new)model.score()model.transform()model.fit_transform()from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print(iris.data.shape
from sklearn import svm
clf = svm.linearsvc()
clf.fit(iris.data, iris.target) #訓練集
clf.predict([[5.0, 3.6,1.3, 0.25]]) # 訓練後輸入新的資料進行**
clf.coef_ #檢視訓練好的模型引數
scikit learn 支援向量機實現手寫體識別
隨時 閱讀筆記 matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets digits datasets.load digits 載入資料 把資料所代表的顯示出來...
scikit learn 筆記之支援向量機
支援向量機是一種經典的分類演算法，其原理是找到一條決策邊界使其距離兩個最近的不同類別的點最遠。對於線性可分的資料集，可以使用線性分類器進行分類，對於線性不可分函式，需要將資料集嘗試通過函式變換對映到高維空間，利用核函式替代內積，求解最優 alpha 隨後求出權重w ww和截距b bb，最終求得決策邊...
分類學習 支援向量機（Scikit learn）
手寫體數字識別 1 手寫體資料讀取 from sklearn.datasets import load digits digits load digits 獲得的手寫體資料儲存在digits變數中 print digits.data.shape 2 資料分割 from sklearn.cross v...