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討論串關於scikit-learn中的教學
共 3 篇文章
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#3
Re: 關於scikit-learn中的教學
推噓2(2推 0噓 0→)留言2則，0人參與, 最新作者jn8029 (魯)時間8年前 (2017/04/10 17:00), 8年前編輯資訊
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分享個不大相關的東西. import pandas as pd. import seaborn as sns. data_df = pd.DataFrame(data). sns.pairplot(data = data_df). sns.plt.show(). http://seaborn.pyd
(還有53個字)
#2
Re: 關於scikit-learn中的教學
推噓1(1推 0噓 7→)留言8則，0人參與, 最新作者ahdrew51 (水喔)時間8年前 (2017/04/09 19:21), 編輯資訊
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我照著熱心網友給我回覆的方法，也就是先做PCA，使feature降維成2，再來畫圖. 我是在讀完檔案後馬上對其做PCA，但會出現一個問題. 雖然圖能夠畫出來，但因為一開始就先把數遽降維，使的辨識率變低了. 我想，事先對輸入的DATA做降維當然會造成辨識率變低. 有什麼方法能夠使用所有的feature
#1
關於scikit-learn中的教學
推噓0(0推 0噓 4→)留言4則，0人參與, 最新作者ahdrew51 (水喔)時間8年前 (2017/03/31 00:27), 8年前編輯資訊
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Scikit-learn 中有一篇'Plot different SVM classifiers in the iris dataset'的教學. 其中他的features只取了兩個. 這樣到底是為什麼能簡化問題呢？. 如果要取全部的features（4個還5個）要怎麼去改呢？. 我現在正在學把分類
(還有55個字)
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