1. 1 Scikit-learn的发展历程及定义 1.2 理解算法包、算法库及算法框架之间的区别和联系 二、Scikit-learn官网结构 三、安装与设置 3.1 Python环境的安装与配置 3.2 Scikit-learn的安装 四、Scikit-learn的快速入门 4.1 数据集的导入和处理 4.2 数据集切分 4.3 数值数据的标准化 4.4 数值数据的归一化 4.4 核心对...
图3-1 Scikit-Learn算法选择路径图 图3-1代表了Scikit-Learn算法选择的一个简单路径,这个路径图代表:蓝色圆圈是判断条件,绿色方框是可以选择的算法,我们可以根据自己的数据特征和任务目标去找一条自己的操作路线。 Scikit-Learn中包含众多数据预处理和特征工程相关的模块,但其实Sklearn六大板块中有两块都是关于数据预...
本课程首先简单介绍了什么是机器学习、什么是Scikit-learn以及如何安装Scikit-learn;然后讲解了如何选择合适的机器学习方法,并以iris数据集为例展示了Scikit-learn的通用学习模式,同时分享了一些有用的数据集及其用法;接着是Scikit-learn模型的讲解,包括其常用属性和功能;最后结合案例详细讲解了如何进行数据标准化,以及如何...
Scikit-learn中的预处理模块sklearn.preprocessing提供了许多实用的特征缩放功能,包括数据归一化(Normalization)和标准化(Standardization)。这两种技术都用于改变特征的尺度,以便在训练机器学习模型时保证它们在相同的范围内。从功能上划分,Scikit-learn中的归一化其实是分为标准化(Standardization)和归一化(Normalization)两类。
在SKLearn中,因为做了上层的封装,分类模型、回归模型、聚类与降维模型、预处理器等等都叫做估计器(estimator),就像在Python里『万物皆对象』,在SKLearn里『万物皆估计器』。 在本篇内容中,我们将给大家进一步深入讲解scikit-learn工具库的使用方法,力求完整覆盖SKLearn工具库应用的方方面面。本文的内容板块包括: ...
本文介绍如何使用 Azure 机器学习 Python SDK v2 运行 scikit-learn 训练脚本。 本文中的示例脚本用来对鸢尾花图像进行分类,以基于 scikit-learn 的iris 数据集构建机器学习模型。 无论是从头开始训练机器学习 scikit-learn 模型,还是将现有模型引入云中,都可以通过 Azure 机器学习使用弹性云计算资源来横向扩展开源训练...
本文介绍如何使用 Azure 机器学习 Python SDK v2 运行 scikit-learn 训练脚本。 本文中的示例脚本用来对鸢尾花图像进行分类,以基于 scikit-learn 的iris 数据集构建机器学习模型。 无论是从头开始训练机器学习 scikit-learn 模型,还是将现有模型引入云中,都可以通过 Azure 机器学习使用弹性云计算资源来横向扩展开源训练...
在SKLearn中,因为做了上层的封装,分类模型、回归模型、聚类与降维模型、预处理器等等都叫做估计器(estimator),就像在Python里『万物皆对象』,在SKLearn里『万物皆估计器』。 在本篇内容中,我们将给大家进一步深入讲解scikit-learn工具库的使用方法,力求完整覆盖SKLearn工具库应用的方方面面。本文的内容板块包括: ...
Scikit-learn广泛应用于各种数据分析和机器学习任务,包括但不限于以下领域: 分类和回归:Scikit-learn提供了多种经典的分类和回归算法,如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。 聚类:Scikit-learn包含了用于聚类分析的算法,如K-means、层次聚类、DBSCAN等。
在本节中,我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的机器学习词汇,并且给出一些例子阐释它们。 机器学习:问题设置 一般来说,一个学习问题通常会考虑一系列 n 个样本数据,然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是多个属性的数据(比如说是一个多维记录),就说它有许多“属性”,或称features(特征)。