机器学习算法的随机数据生成

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作者：刘建平Pinard 链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6047802.html 编辑：石头 ‍‍‍‍ 在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数 。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能， 我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测 。下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结。 完整代码参见github： https://github.com/ljpzzz/machinelearning/blob/master/mathematics/random_data_generation.ipynb 目录 1. numpy随机数据生成API 2. scikit-learn随机数据生成API介绍     3. scikit-learn随机数据生成实例 1. numpy随机数据生成API ‍‍‍‍ numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中，常见的API有： 1)  ………………………………