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...
sciki-learn(sklearn)是Python机器学习中非常重要的一个“全家桶”——它里面包括多种常见的监督学习和无监督学习算法,比如随机森林(RandomForest)、决策树(Decision Tree)、SVM(支持向量机)和神经网络(Neural Network)等等。 我在之前多篇涉及到机器学习算法的文章用到这个全家桶sciki-learn: 盲区行者:【Python机器...
1 H2O (Python,R,Java,Scala) 2 auto-sklearn(Linux,Python) 3 flaml(Python) 4 AutoGlueon(安装比较啰嗦,略过) 5 小结 在介绍包之前,让我们先大概了解下机器学习的一条龙流程。 来源:He et al., 2019 从上图可以看出,机器学习算法建模的流程大致为: 数据准备,包括数据收集,数据清理; 特征工程,包括特...
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==...
【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。
【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。
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 ...
常用Python机器学习包 Numpy:用于科学计算的包 Pandas:提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具 Scipy:用于数学,科学工程的软件 StatsModels:用于探索数据、估计统计模型、统计检验 Scikit-learn:提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析 matplotlib:2D绘图库,可绘制高质量的图片 ...