machine-learning-python:调查流行的机器学习模型列表并使用python计算它们

机器学习探索 调查流行的机器学习模型列表，并使用python计算它们。 相关书籍： Andreas C.Müller和Sarah Guido所著的《 》 Max Kuhn，Kjell Johnson的 隶属：哥伦比亚大学 关键字：机器学习，监督学习，无监督学习。 软体： Python ， sklearn ， numpy ， pandas ， matplotlib ， keras 加州考试成绩的回归 红白葡萄酒特性分类 K均值聚类 层次聚类分析 主成分分析 导入文字数据 向量化 运行三个模型并选择 通过可视化系数检查所有模型 运行带有两个隐藏层的多层感知器 使用GridSearchCV选择隐藏单元的数量，然后对测试集进行评估。 描述具有不同数量隐藏单元的模型的预测准确性的差异。 描述最佳模型的预测强度。