Python每日一記19>>>無監督學習K-Means聚類
令人驚訝的是，儘管我們的世界幾乎被數據所淹沒，但很大一部分是未經標註未被整理過的，這意味着這些數據對於大多數目前的監督式學習來說是不可用的。 以上，反映出監督學習的侷限性也突出無監督學習的重要性和發展前景，即便如此，目前而言，任何無監督學習的準確性和有效性也達不到監督學習的效果。 在介紹無監督學習之前，先介紹數據預處理。 1、數據預處理 通用代碼 from sklearn.preprocessin
相關文章
- 1. 機器學習-->無監督學習-->聚類
- 2. 無監督學習——聚類
- 3. 無監督學習----聚類
- 4. Python每日一記25>>>pandas數據類型dtype
- 5. 機器學習-->無監督學習-->EM算法
- 6. 機器學習（十六）無監督學習、聚類和KMeans聚類
- 7. Python每日一記59>>>sqlserver學習初步完成小結
- 8. Python每日一記36>>>機器學習實戰遇到的問題
- 9. Python每日一記42>>>機器學習中特徵重要性feature_importances_
- 10. 遷移學習系列 - 有監督->無監督遷移
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
