基于scikit-learn的机器学习简介_光环大数据培训机构

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机器学习：问题集

一般而言，一个学习问题会考虑n个样本数据集，并尝试着预测不知道数据的特性。每个样本可能包含多个属性，称之为维度或者变量或者特征。可以用一个数据矩阵来描述，行表示一个个实例，列表示一个个特征。

机器学习可以粗略地划分为：

监督学习，包括分类和回归，都属于预测问题的范畴，前者预测实例中所关注的某个定性变量，即分类；后者预测实例中所关注的某个定性变量，即回归。

无监督学习，包括聚类、密度估计和降维。聚类揭示实例的相似性；密度估计描述数据的分布情况；降维删除那些不重要的或者不相关的特征。

训练数据集和测试数据集

因为我们要对模型进行评估，因而我们把已有的数据进行划分，分为训练数据集，用来训练模型；测试数据集，用来测试模型。

装载实例数据

Python机器学习库scikit-learn已经提供了一些标准的数据集，供我们使用，比方说iris数据集和digits数据集，可以研究分类；boston的房价数据

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http://hadoop.aura-el.com 集，可以研究回归。

在IPython环境下，装载iris数据集和digits数据集，代码清单如下：

实例的目标变量在.target的数据集中，其他变量在.data的数据集中。

学习和预测

使用支持向量机模型，对数据集进行学习和预测，代码清单如下：

模型的持久性

使用pickle库把模型进行保存，基于iris数据集的一个Demo实例，代码清单如下：

使用pickle库把模型进行保存，实现模型持久性，代码清单如下：

或者使用joblib库同样解决模型持久性，代码清单如下

这种方法针对大数据更有效。 约定俗成

这种约定俗成可以让操作更有效。

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http://hadoop.aura-el.com 类型转换

代码清单如下。

这个clf.predict()函数返回值是整数类型。

这个clf.predict()函数返回值是字符类型。

重置或者更新参数

代码清单如下。

第一种和参数是线性。

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