# 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...
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...
在Python中,虽然“内置”一词通常用于描述Python标准库中随解释器一同分发的模块,但机器学习领域的一些核心库由于其在数据科学和机器学习中的广泛应用,也常被视作“常用”或“标准”的一部分。以下是Python中一些常用的机器学习库及其简要功能描述,同时附上官方文档链接: NumPy 功能描述:NumPy是Python进行科学计算的基...
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...
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 ...
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] ...
【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。
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,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库, Numpy 底层使用 C语言 ...