如果您确定你的数据是 acceptable （可接受的），您可以通过在导入 scikit-learn 之前将环境变量配置 SKLEARN_ASSUME_FINITE 设置为 non-empty string （非空字符串）来抑制检查有限性，或者使用以下方式在 Python 中配置 sklearn.set_config 。

2.5.1.1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量 (Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 scikit-learn 中， PCA 被实现为一个变换器对象， 通过 fit ...

本文整理自作者在知乎问题《现在 tensorflow 和 mxnet 很火，是否还有必要学习 scikit-learn 等框架？》下的回答，AI 研习社获其作者 阿萨姆 授权转载。 原题如下： 现在 tensorflow 和 mxnet 很火，那么对于深度学习（机器学习）准备入门的学生还有必要学习 scikit-learning ...

这篇文章中，我们将介绍如何使用 scikit-learn 来实现用于机器学习的文本数据准备。文章主要介绍了三个 scikit-learn 自带的文本数据量化工具——CountVectorizer、TfidfVectorizer 和 HashingVectorizer。 在使用文本数据来搭建预测模型前，都需要特殊的准备工作。 文本首先要 ...

机器学习框架和深度学习框架之间有区别。本质上，机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且其可以或可以不包括神经网络方法。深度学习或深度神经网络（DNN）框架涵盖具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑。