机器学习算法基础8-模型持久化及逻辑回归、K-means聚类

目录

• 一、模型的存储与加载

  • 二、基于逻辑回归的分类算法
  • • 1. 逻辑回归概述
  • 2. 基于逻辑回归的目标函数
  • 3. 基于逻辑回归的API实现
  • 4.Logistic Regression（LR）模型在乳腺癌肿瘤诊断中的应用
  • 5.Logistic Regression总结
  • 6. 判别式模型与生成式模型

• 三、K-Means聚类（无监督学习算法）

• 1. K-Means步骤

• 2. 聚类案例：用户对商品种类偏好分析

• 3. K-Means性能评估指标

• 4. K-Means性能评估指标API

• 5. K-Means总结

一、模型的保存与加载

sklearn模型的加载与保存

API:
from sklearn.externals import joblib

存储与加载API
存储：使用joblib.dump函数将模型存储到文件中为'test.pkl'
加载：将模型从文件中加载至内存中的估计器赋值给变量为'estimator'

注意：文件格式为.pkl

    # sklearn模型的保存与加载
    from sklearn.datasets import load_b