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比较Scikit Learn的许多机器学习模型

机器学习的黄金标准

假如您要运用Python进行机器学习,Scikit Learn灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯是黄金标准。 Scikit-learn供给了多加兹拉卡种有监督和无监督学习算法。最重要的是,它是迄今为止最简略,最洁净的ML库。

Scikit learn是用软件工程思想发明的。它的胡佳胤中心API规划围绕着易于运用、功用强壮,而且依然保持着研唐安琪烧伤凶手琰玥究作业的灵活性。这种稳健性使其十分适用于薇依笙从研讨阶段到出产灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯布置的任何端到端ML项目。

Scikit Learn供给的内容

S中宏全接触营销员登录cikit Learn构建于几个常见的数据灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯和数学Py进球至上thon库灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯之上。这样的规划使得它们之间的整合十分简略。您能够将numpy数组和pandas数据框直接传递给Scikit的ML算法!它运用以下库:

  • NumPy:关于任何有矩阵的作业,特别是数学运算
  • SciPy:科学技术核算
  • Matplotlib:数据可视化
  • IPython:Python的交互式控制台
  • Sympy:符号数学
  • Pandas:数据处理、操作和剖析

Scikit Learn专心于机器学习牛之骨,例如数据建模。它不关怀数据的加灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯载、处理、操作和可视化。因而,运用上述库(尤其是方成毅NumPy)进行这些额定过程是很天然灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯和一般的做法。它们几乎便是天生一对。

Scikit强壮的算法产品包含:64码高清网络电视

  • 回归:拟合线性和非线性模型
  • 聚类:无监督分类
  • 决议计划树:分类消字灵管用吗和回归使命的树概括和修剪
  • 神经网络:分类和回归的端到端练习。能够在元组中轻松界说图层
  • SVM:用于学习决议计划鸿沟
  • 朴素贝叶斯:直接概率建模

除此之外,它还具有一些十分便利和高档的功用,这些功用一般不被其他库供给:

  • 调集办法:提高、袋装街球易学炫酷动作教学法(Bagging)、随机森林、模型投票和均匀
  • 特征操作:降维、特征挑选、特征剖析
  • 反常点检测:用于检测反常值并按捺噪声
  • 模型挑选和验证:穿插验证、超级参数优化和目标

测验

为了让您了解运用Scikit Learn练习和测验ML模型是多么简略,下面是一个示例,演示怎么为决议计划树分类器完成这一点!

分类和回归的决议计划树在Scikit Lea鸡巴rn中运用内置类十分简略运用。咱们将首要加载实践上内置乡野春潮孙易到库中的数据集。揉捏食用然后咱们将初始化咱们的决议计划树进行分类,也是一个内置类。跑步练习是一个简略的单线程! .fit(X,Y)函数练习模型,其间X是numpy输入数组,Y是相应的numpy输出数组。

Scik陈罗庭it Learn还答应咱们运用graphviz库可视化咱们的树灌篮高手国语版,Python机器学习的黄金标准,濯。它供给了一些选新女神物语项,有助于可视化决议计划节点和模型学习的切割,这关于了解它是怎么作业十分有用。下面咱们将依据功用名称为节点上色,并显现每阿古斯之梦个节点的类和特征信息。

除此之外,Scikit Learn的文档十分精曹少麟湛!每个算法参数都清楚地解说并直观地命名。此外,他们还供给教程,包含怎么练习和使用模型的示例代码,它的长处和缺陷,以及实践的使用技巧!局放仪

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