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...
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。 Plotly 是类似于Matplotlib的python的可视化包。pycaret里可视化使用的就是plotly. pycaret的缺点就是不支持深度学习,输出的图不能保存为矢量图。
点击右侧的齿轮,选择Add Pycharm会自动识别你安装的Python地址,如果识别失败,可以手动设置 完成之后,点击OK,再点击Apply,便成功完成配置 此时,你便可以在文件夹里右键,新建新的Python文件进行编写了 编写完代码后,通过上方Run - Run 进行编辑 (或者,你也可以通过快捷键Alt+Shift+F10来编辑代码) 至此,Python及其编辑...
【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。
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...
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==...
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。
sklearn是基于python语言的机器学习工具包,是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。 sklearn自带了大量的数据集,可供我们练习各种机器学习算法。 sklearn集成了数据预处理、数据特征选择、数据特征降维、分类\回归\聚类模型、模型评估等非常全面算法。 2.sklearn数据类型 ...
PyML是一个Python机器学习工具包,为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、 组合分类器、分类评估等功能。 项目主页:http://pyml.sourceforge.net/ 4. PyBrain PyBrain是Python的一个机器学习模块,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。