Scikit-learn 是Python上著名的机器学习工具库,可以快速实现数据预处理、交叉验证、数据可视化和各种机器学习算法。这个库真的太酷了,曾经帮数说君省了很多时间,如果再有这个速查代码,连找资料的时间也省了。 本速查表提供了loading数据、快速建模、预测、模型评价、数据预处理等代码格式,直接套用即可。我就以Scikit-...
在机器学习中,模型训练需要大量时间与计算资源。为了提升资源利用与效率,优化模型训练表现,我们创建了TensorFlow Hub项目,促进机器学习中可复用模型的再利用 —— 发布、探索与使用的代码库。 这个模型库中包含了独立的 TensorFlow 计算图、权重及数据,开发者可以将 TensorFlow 的预训练模型片段重用在新的任务上。 用户...
PyCaret是Python中的一个开源、低代码机器学习库,旨在减少从数据处理到模型部署的周期时间。PyCaret库只需几行代码就可以完成从准备数据到部署模型,老少皆宜(PyCaret官网地址),支持的功能有数据处理,模型训练,参数搜索,模型可解释性,模型选择,实验日志查询。 PyCaret安装 为了避免与其他软件包的潜在冲突,强烈建议使用虚拟...
Ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务,利用机器学习算法,轻松地分割,分类,跟踪和计数细胞或其他实验数据。大多数操作都是交互式的,并不需要机器学习专业知识。 9、Scikit-Learn Scikit-learn是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯...
在使用机器学习代码题库之前,我们需要先安装所需的机器学习库。Python是常用的机器学习编程语言,我们可以使用pip命令来安装相应的库。例如,我们可以使用以下命令安装scikit-learn库: pip install scikit-learn 1. 接下来,我们可以使用代码题库中的示例代码来学习和理解机器学习算法。假设我们想要使用线性回归算法来预测房...
sklearn全称是scikit-learn,它是一个基于Python的机器学习类库,主要建立在NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等类库之上,基本上覆盖了常见了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理模块。 2.sklearn源码 下图是sklearn在GitHub上的源代码,编程语言主要包括:91.4%的Python,6.5%的Cython,1.3%的C++和0.8%的Other...
4 WEKA (基于java的机器学习算法最全面最易用的开源软件) http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 5 scikit (本人最喜欢的一个基于python的机器学习软件,代码写得非常好,而且官方的文档非常全,所有都有例子,算法也齐全,开发也活跃 ,强烈推荐给大家用) ...
PyCaret 库支持数据科学家快速高效地执行端到端实验，与其他开源机器学习库相比，PyCaret 库只需几行代码即可执行复杂的机器学习任务。该库适合有经验的数据科学家、倾向于低代码机器学习解决方案的公民数据科学家，以及编程背景较弱甚至没有的新手。 PyCaret 库支持多种 Notebook 环境，包括 Jupyter Notebook、Azure ...
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PyCaret是一个开源的，低代码的Python机器学习库，旨在自动化机器学习工作流。它是端到端的机器学习和模型管理工具。它可以加速机器学习的实验周期，提高你的效率。和其他开源机器学习库相比，PyCaret是低代码的。它可以用几个单词取代上百行代码。这大大提高了实验的速度和效率。在版本说明release notes 中查看PyCaret...