: 研究者指定的正数。 K 表示最接近特定观测的观测数，它定义了“邻域”。 例如，K = 2意味着每个观测都有一个邻域，包含最接近它的另外两个观测。

表示两者之间的交互。使用 scikit-learn 的PolynomialFeatures，来为所有特征组合创建交互术项会很有用。 然后，我们可以使用模型选择策略，来识别产生最佳模型的特征和交互项的组合。...

scikit-learn 的LogisticRegressionCV方法包含一个参数C。 如果提供了一个列表，C是可供选择的候选超参数值。 如果提供了一个整数，C的这么多个候选值，将从 0.0001 和 10000 之间的对数标度（C的合理值范围）中提取。...

在本教程中，我们将使用着名的鸢尾花数据集。鸢尾花数据包含 150 种鸢尾花的四个测量值，以及它的品种。 我们将使用支持向量分类器来预测鸢尾花的品种。...

波士顿住房数据集 是 20 世纪 70 年代的着名数据集。 它包含506个关于波士顿周边房价的观测。 它通常用于回归示例，包含 15 个特征。

机器学习是自动从数据中提取知识的过程，通常是为了预测新的，看不见的数据。一个典型的例子是垃圾邮件过滤器，用户将传入的邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。然后，机器学习算法从数据“学习”预测模型，数据区分垃圾邮件和普...

之前，我们深入研究了简单的生成分类器（见朴素贝叶斯分类）和强大的辨别分类器（参见支持向量机）。 这里我们来看看另一个强大的算法的动机 - 一种称为随机森林的非参数算法。 随机森林是组合方法的一个例子，这意味着它依赖于...

支持向量机（SVM）是一种特别强大且灵活的监督算法，用于分类和回归。 在本节中，我们将探索支持向量机背后的直觉，及其在分类问题中的应用。

就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。 你可能熟悉线性回归模型的最简单形式（即使用直...

有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁，统一，流线型的 API，以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是，...