Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南中英两本电子书,含代码


Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南,中英两本电子书,含代码
资源截图
代码片段和文件信息
“““
This module merges two files from Scikit-Learn 0.20 to make a few encoders
available for users using an earlier version:
    * sklearn/preprocessing/data.py (OneHotEncoder and CategoricalEncoder)
    * sklearn/compose/_column_transformer.py (ColumnTransformer)
I just copy/pasted the contents fixed the imports and __all__ and also
copied the definitions of three pipeline functions whose signature changes
in 0.20: _fit_one_transformer _transform_one and _fit_transform_one.
The original authors are listed below.
----
The :mod:‘sklearn.compose._column_transformer‘ module implements utilities
to work with heterogeneous data and to apply different transformers to
different columns.
“““
# Authors: Andreas Mueller 
#          Joris Van den Bossche 
# License: BSD 3 clause

from __future__ import division

import numbers
import warnings

import numpy as np
from scipy import sparse

from sklearn.base import clone baseEstimator TransformerMixin
from sklearn.externals import six
from sklearn.utils import Bunch check_array
from sklearn.externals.joblib.parallel import delayed Parallel
from sklearn.utils.metaestimators import _baseComposition
from sklearn.utils.validation import check_is_fitted FLOAT_DTYPES
from sklearn.pipeline import _name_estimators
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.preprocessing.label import LabelEncoder

from itertools import chain


# weight and fit_params are not used but it allows _fit_one_transformer
# _transform_one and _fit_transform_one to have the same signature to
#  factorize the code in ColumnTransformer
def _fit_one_transformer(transformer X y weight=None **fit_params):
    return transformer.fit(X y)


def _transform_one(transformer X y weight **fit_params):
    res = transformer.transform(X)
    # if we have a weight for this transformer multiply output
    if weight is None:
        return res
    return res * weight


def _fit_transform_one(transformer X y weight **fit_params):
    if hasattr(transformer ‘fit_transform‘):
        res = transformer.fit_transform(X y **fit_params)
    else:
        res = transformer.fit(X y **fit_params).transform(X)
    # if we have a weight for this transformer multiply output
    if weight is None:
        return res transformer
    return res * weight transformer


BOUNDS_THRESHOLD = 1e-7


zip = six.moves.zip
map = six.moves.map
range = six.moves.range

__all__ = [
    ‘OneHotEncoder‘
    ‘OrdinalEncoder‘
    ‘ColumnTransformer‘
    ‘make_column_transformer‘
]


def _argmax(arr_or_spmatrix axis=None):
    return arr_or_spmatrix.argmax(axis=axis)


def _handle_zeros_in_scale(scale copy=True):
    ‘‘‘ Makes sure that whenever scale is zero we handle it correctly.

    This happens in most scalers when we have constant features.‘‘‘

    # if we are fitting on 1D arrays scale might be a scalar
    if np.isscalar(scale):
        if scale == .0:
            scale 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件   47507402  2018-08-15 16:35  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowHands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow.pdf

     文件   15111719  2018-06-29 09:27  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhands-on-ml-with-sklearn-and-tf 中文.pdf

    .......       195  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master.gitignore

     文件    1399309  2018-08-16 14:33  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master.ipynb_checkpoints16_reinforcement_learning-checkpoint.ipynb

    .......    284756  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master1_the_machine_learning_landscape.ipynb

    .......   1350273  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master2_end_to_end_machine_learning_project.ipynb

    .......    447511  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master3_classification.ipynb

    .......    851389  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master4_training_linear_models.ipynb

    .......    914359  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master5_support_vector_machines.ipynb

    .......    204214  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master6_decision_trees.ipynb

    .......    553305  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master7_ensemble_learning_and_random_forests.ipynb

    .......   5760930  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master8_dimensionality_reduction.ipynb

    .......    203686  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master9_up_and_running_with_tensorflow.ipynb

    .......    320538  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master10_introduction_to_artificial_neural_networks.ipynb

    .......   1954530  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master11_deep_learning.ipynb

    .......     24726  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master12_distributed_tensorflow.ipynb

    .......   4981104  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master13_convolutional_neural_networks.ipynb

    .......    674734  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master14_recurrent_neural_networks.ipynb

    .......    349978  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master15_autoencoders.ipynb

     文件    1399309  2018-08-16 14:33  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-master16_reinforcement_learning.ipynb

    .......     48616  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterook_equations.ipynb

    .......   1423529  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetshousinghousing.csv

    .......    409488  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetshousinghousing.tgz

    .......      3680  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetshousingREADME.md

    .......     31674  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetsinceptionimagenet_class_names.txt

    .......     36323  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetslifesatgdp_per_capita.csv

    .......    405467  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetslifesatoecd_bli_2015.csv

    .......      4311  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdatasetslifesatREADME.md

    .......        32  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdocker.env

    .......        89  2018-08-11 04:21  Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlowhandson-ml-masterdockerashrc.bash

............此处省略73个文件信息

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件举报,一经查实,本站将立刻删除。

发表评论

评论列表(条)