詳解sklearn中的make moons函式

make_moons是函式用來生成資料集，在sklearn.datasets裡，具體用法如下：

parameters:	

n_samples : int, optional (default=100)
the total number of points generated.
shuffle : bool, optional (default=true)
whether to shuffle the samples.
noise : double or none (default=none)
standard deviation of gaussian noise added to the data.
random_state : int, randomstate instance or none (default)
determines random number generation for dataset shuffling and noise. pass an int for reproducible output across multiple function calls. see glossary.
returns:	
x : array of shape [n_samples, 2]
the generated samples.
y : array of shape [n_samples]
the integer labels (0 or 1) for class membership of each sample.

n_numbers:生成樣本數量

shuffle:是否打亂，類似於將資料集random一下

noise:預設是false，資料集是否加入高斯雜訊

random_state:生成隨機種子，給定乙個int型資料，能夠保證每次生成資料相同。

sklearn.datasets.make_moons(n_samples=100, shuffle=true, noise=none, random_state=none)

for example:

x, y = datasets.make_moons(500, noise=0.5)

ref：

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