Sklearn实战教程jupyter notebook

这是一份Sklearn的实战教程，可以在jupyter notebook 打开。

import numpy as np


def linear_data_sample（N=40 rseed=0 m=3 b=-2）:
    rng = np.random.RandomState（rseed）

    x = 10 * rng.rand（N）
    dy = m / 2 * （1 + rng.rand（N））
    y = m * x + b + dy * rng.randn（N）

    return （x y dy）


def linear_data_sample_big_errs（N=40 rseed=0 m=3 b=-2）:
    rng = np.random.RandomState（rseed）

    x = 10 * rng.rand（N）
    dy = m / 2 * （1 + rng.rand（N））
    dy[20:25] *= 10
    y = m * x + b + dy * rng.randn（N）

    return （x y dy）


def sample_light_curve（phased=True）:
    from astroML.datasets import fetch_LINEAR_sample
    data = fetch_LINEAR_sample（）
    t y dy = data[18525697].T

    if phased:
        P_best = 0.580313015651
        t /= P_best

    return （t y dy）
    

def sample_light_curve_2（phased=True）:
    from astroML.datasets import fetch_LINEAR_sample
    data = fetch_LINEAR_sample（）
    t y dy = data[10022663].T

    if phased:
        P_best = 0.61596079804
        t /= P_best

    return （t y dy）
    

 属性            大小     日期    时间   名称
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