找到一个准确的机器学习模型，你的项目并没有完成。本文中你将学习如何使用scikit-learn来存储和导入机器学习模型。你可以把你的模型保持到文...

算法集成可以提升模型的准确率。在本文中，你会学习如何使用scikit-learn建立一些最有效的算法集成方法。我会带你一步步的完成 Baggin...

机器学习的模型都是参数化的，以便于其针对特定的问题进行调整。一个模型有很多参数，寻找这些参数的最佳组合其实是一个搜索问题。本文中，你会学习到如何...

算法筛查(spot checking)用来发现可以很好解决机器学习问题的算法。在着手做之前，你永远也不知道哪种算法最契合你的数据。因此你必须尝试...

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在建立一个机器学习模型时，并不是所有所有的数据属性都对模型有同等的贡献，因此也不是数据属性越多越好。在建立模型之前，要从众多的数据属性中选择对模...

几乎所有的机器学习算法都需要对数据进行准备，不同的算法根据其假设，可能要求不同的数据转化。原文作者的建议是：使用一个数据驱动的方法，组合多种数据...

这是我关于scikit-learn学习系列的第一篇博客，这个系列的主要目的是跟随著名博主Jason Brownlee的博客machinelear...