# black --check . 8. 低代码机器学习——PyCaret GitHub:https://github.com/pycaret/pycaret 官网:https://www.pycaret.org/ 功能: 低代码机器学习库 特点: 自动化机器学习工作流程 优势: 降低机器学习项目的开发难度 安装:pip install pycaret 代码示例: from pycaret.classification import * # 设置实验 exp...
以下是机器学习常用的 Python 包及其简要功能描述: 1. NumPy 功能描述:NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组对象及这些数组上的操作。它是许多高级机器学习库的底层依赖,如 TensorFlow 和 PyTorch。 安装方法:可以通过 pip 安装,命令为 pip install numpy。 基本使用示例: python import ...
InterpretML 是一个Python包,它包含许多机器学习可解释性API。此包的目的是基于绘图图提供交互式绘图,以了解预测结果。 InterpretML 提供了许多方法来解释你的机器学习,方法包括使用我们讨论过的许多技术——即SHAP和PDP。此外,这个包拥有一个Glassbox模型API,它在开发模型时提供了一个可解释性函数。 让我们用一个示例...
Pillow是PIL的一个扩展,提供了更多的图像处理功能和更友好的API。你可以用它来生成各种图像,比如验证码图片,让你的机器学习项目更加生动有趣。这些工具包各自有着独特的用途和功能,但它们都是Python机器学习中不可或缺的伙伴。掌握它们,你的机器学习之旅将更加顺畅和高效!0 0 发表评论 发表 作者最近动态 霸主狗狗...
大家好,为了大家能够对人工智能常用的Python库有一个初步的了解,以选择能够满足自己需求的库进行学习,对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。 1、Numpy NumPy(Numerical Python)是Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对...
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包,旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一,Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具,还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。本文将详细介绍Scikit-learn库的特点、常见功能和应用场景,并通过...
【Monte】是用于构建基于梯度的学习机器的Python框架,如神经网络,条件随机场,逻辑回归等.Monte包含模块(包含参数,成本函数和梯度函数)和训练器 (可以通过最小化其在训练数据上的成本函数来调整模块的参数。 模块通常由其他模块组成,这些模块又可以包含其他模块等。像这样的可分解系统的梯度可以通过反向传播来计算。
Pycharm是现在比较流行的Python编辑IDE,如果你不习惯Sublime Text,那也可以选择强大的Pycharm作为学习替代: 1. 同样地,进入其官网,选择Community的版本进行下载安装:此处为Pycharm官网,进入后选择Download[如果你之前购买过JETBRAINS的通行证,或者你是在校大学生,可以选择安装Professional版本,需要通行证认证] ...
可以使用dashboard,用于分析和解释(scikit-learn 兼容)机器学习模型(包括 xgboost、catboost 和 lightgbm)的预测和工作原理。包括shap值。 Streamlit 是一个快速搭建交互式网站的python包,非常适合机器学习模型线上部署。我的教程 Optuna是一个支持多种机器学习框架的python库,用于调整超参数优化模型。