没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
颜色分类leetcode-dsc-pca-in-scikitlearn-lab:dsc-pca-in-scikitlearn-l...
共6个文件
md:3个
ipynb:1个
gitignore:1个
需积分: 9 0 下载量 54 浏览量
2021-07-06
22:03:43
上传
评论
收藏 8KB ZIP 举报
温馨提示
颜色分类leetcode scikit-learn 中的主成分分析 - 实验室 介绍 现在您已经看到了 PCA 的简要介绍,是时候使用 scikit-learn 自行运行 PCA。 目标 在本实验中,您将: 使用 scikit-learn 库实现 PCA 通过观察解释方差确定执行 PCA 时 n 个分量的最佳数量 绘制分类实验的决策边界以直观地检查其性能 鸢尾花数据集 要练习 PCA,您将查看 iris 数据集。 运行下面的单元格以加载它。 from sklearn import datasets import pandas as pd iris = datasets . load_iris () df = pd . DataFrame ( iris . data , columns = iris . feature_names ) df [ 'Target' ] = iris . get ( 'target' ) df . head () 在执行 PCA 和可视化主要组件之前,获得有关您将使用的数据的更多上下文会很有帮助。 运行下面的单元格以可视化成对特征图。 有了这个,请注意目标标
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
dsc-pca-in-scikitlearn-lab-master.zip (6个子文件)
dsc-pca-in-scikitlearn-lab-master
CONTRIBUTING.md 2KB
index.ipynb 9KB
LICENSE.md 1KB
.gitignore 64B
.learn 87B
README.md 6KB
共 6 条
- 1
资源评论
weixin_38669881
- 粉丝: 5
- 资源: 918
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功