Python中机器学习的包 机器学习 python 一、介绍 机器学习定义: 通过数据的学习,得到模型,然后用于对新数据进行预测。 机器学习主要分类 监督学习:分类、回归 无监督学习:聚类 开发流程 获取数据 数据处理 特征工程 算法训练 模型评估 二、数据库 sklearn的使用 Sklearn安装要求Python(>=2.7 or >=3.3)、NumPy (>...
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...
shap 是一种用于解释机器学习模型特征的算法,我的教程 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...
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...
NumPy(Ref8)向Python添加了多维数组和矩阵处理,以及大量的高级数学函数。 它通常用于科学计算,因此是用于机器学习的最常用的Python软件包之一。 优点: 直观,互动性强。 提供傅里叶变换,随机数功能和其他工具来集成计算语言,例如C / C ++和Fortran。 多功能性–其他ML库(例如scikit-learn和TensorFlow)使用NumPy数组作...
【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。
点击右上角New—python3: 输入print(‘Hell,World’),然后点击运行,如果出现以下结果,那么恭喜你,不仅Anaconda安装完全ok,而且你已经编写了第一句Python程序了! 图14 总结 本文详细讲解了Python集成工具包Anaconda的安装步骤,希望对想学习Python的新手朋友有所帮助。
机器学习常用python包 (py37) ai@ai:~$ pip freeze |grep -v'@'astor==0.8.1certifi==2021.5.30chardet==4.0.0cycler==0.10.0gast==0.2.2google-pasta==0.2.0h5py==2.8.0idna==2.10jieba==0.42.1joblib==1.0.1mkl-fft==1.3.0mkl-service==2.3.0olefile==0.46opencv-python==4.5.2.54pandas==...
print("hello python world!") 1. Ctrl+S将其保存为python文件(后缀自动保存为.py)之后 Ctrl+B进行编辑运行 3. 我们还可以进行一些配置,让Sublime Text用起来更顺手: ①如果不习惯英文,可以按如下方式安装中文语言包: Ctrl+shift+p呼出搜索栏,输入install,选择如图所示一栏 ...
介绍了我们接下来学习机器学习需要的包,以及常见的Bunch数据集对象, 视频播放量 172、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 尼雅斯兰, 作者简介 较忙,更新不定,相关视频:从Python开始入门机器学习1-2:列表,从Python开始入门机器学习1-