Scikit-learn 是一个工具箱,里面有很多不同的积木(算法),可以帮助你搭建各种各样的房子。比如,你想知道哪块积木搭出来的房子最高,Scikit-learn 可以帮你找到。 简单来说,Scikit-learn 帮助你用数据训练机器学习模型,让机器学会如何预测或分类。 它有很多不同的工具,可以根据你想要搭的房子(预测的目标)选择合适的...
Scikit-learn(简称sklearn)是一个基于Python的开源机器学习库,提供了大量的机器学习算法和工具,方便用户快速实现各种机器学习任务。Scikit-learn的主要优点包括: 简单易用:Scikit-learn提供了丰富的API和文档,使得用户可以轻松地实现各种机器学习算法,而无需深入了解底层实现细节。 高效稳定:Scikit-learn的性能经过优化,具...
对于初学者来说,可以先从Scikit-Learn开始,熟悉机器学习的基本概念和算法。随着经验的积累,可以逐渐尝试使用PyTorch进行深度学习实验。 在处理传统机器学习任务时,Scikit-Learn通常是首选。然而,如果遇到性能瓶颈或需要更复杂的模型,可以考虑将部分计算迁移到PyTorch上。 在进行深度学习研究和应用时,PyTorch是不可或缺的工具。
网格搜索是一种模型超参数优化技术。它只是简单地穷尽超参数的所有组合，并找到给出最佳分数的组合。在scikit-learn中，GridSearchCV类提供了这种技术。在构造这个类时，必须在param_grid参数中提供一个超参数字典。这是模型参数名和要尝试的值数组的映射。默认使用精度作为优化的分数，但其他分数可以在GridSearchCV构造...
如何在 scikit-learn 中使用 PyTorch 模型 要让PyTorch 模型可以在 scikit-learn 中使用的一个最简单的方法是使用skorch包。这个包为 PyTorch 模型提供与 scikit-learn 兼容的 API。 在skorch中,有分类神经网络的NeuralNetClassifier和回归神经网络的NeuralNetRegressor。
对于机器学习编程任务,我们将主要参考scikit-learn库,它是目前最流行和最容易获得的开源机器学习库之一。在后面的章节中,当我们关注机器学习的一个子领域--深度学习时,我们将使用最新版的PyTorch库,它专门通过利用显卡非常有效地训练所谓的深度神经网络模型。
在scikit-learn中使用网格搜索 网格搜索是一种模型超参数优化技术。它只是简单地穷尽超参数的所有组合,并找到给出最佳分数的组合。在scikit-learn中,GridSearchCV类提供了这种技术。在构造这个类时,必须在param_grid参数中提供一个超参数字典。这是模型参数名和要尝试的值数组的映射。
Scikit-Learn是一个简单易用的机器学习库,主要用于传统的机器学习算法。它提供了丰富的算法库,用于数据预处理、特征选择、模型选择以及评估等任务。 2. 使用场景 在实践中,PyTorch和Scikit-Learn通常可以互为补充。具体的说: 数据预处理:在使用PyTorch进行深度学习之前,通常可以使用Scikit-Learn进行数据清洗、预处理和特...
本书主要基于PyTorch和Scikit-Learn两大流行机器学习库，通过大量的案例和实践，帮助读者深入了解机器学习的原理和应用。PyTorch是一个深度学习框架，提供了强大的张量和自动微分功能，适用于构建、训练和优化神经网络等深度学习模型。而Scikit-Learn是一个全面的机器学习库，涵盖了从数据预处理到模型评估的广泛工具，适用于...
a、Scikit-learn env:conda install Scikit-learn; b、PyTorch env:conda install PyTorch; c、tensorflow env:conda install tensorflow-gpu(如果使用conda install tensorflow,默认安装cpu版,无法使用cuda gpu加速计算) 四、补充说明: 1、conda会自动解决package依赖性,并安装cuda、cuDNN等相关库,这样就可以使用cuda ...