python机器学习第六章

python机器学习第六章小结，包括数据准备、降维、分类、回归、模型验证、聚类、模型验证等。

第六章小结

• 数据准备
  • 标准化
    • sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)
    • 离差标准化：sklearn.preprocessing. MinMaxScaler (feature_range=(0, 1), copy=True)
  • 归一化
    • sklearn.preprocessing.Normalizer(norm='l2', copy=True)
  • 二值化
    • sklearn.preprocessing.Binarizer(threshold=0.0, copy=True)
  • 独热编码
    • sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()
• 降维
  • PCA
  • ICA
  • LDA
• 分类
  • Logistic回归
    • sklearn.linear_model.LogisticRegression()
  • SVM
  • 决策树
    • sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()
  • KNN
  • 朴素贝叶斯
    • sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None)
  • 随机森林
    • sklearn.ensemble.RandomForestClassifier()
  • 多层感知机
    • sklearn.neural_network.MLPClassifier()
• 模型验证
  • 数据集划分
    • sklearn.model_selection.train_test_split()
  • 交叉验证
    • sklearn.model_selection.cross_val_score()
  • 自动调参
    • sklearn.model_selection.GridSearchCV()
  • 模型评价
• 聚类
  • K-means
    • sklearn.cluster.KMeans()
  • 层次聚类
    • sklearn.cluster.AgglomerativeClustering()
  • DBSCAN
    • sklearn.cluster.DBSCAN()
  • GMM
    • sklearn.mixture.GaussianMixture()
• 回归
  • 最小二乘归
    • sklearn.linear_model.LinearRegression()
  • 岭回归
    • sklearn.linear_modle.Rdge()
  • Lasso回归
    • sklearn.linear_modle.Lasso()