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。
《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》是2023年机械工业出版社出版的图书。内容简介 本书深入介绍了机器学习领域的基本概念和方法，除介绍了Python机器学习库和用机器学习库搭建神经网络模型的方法外，还介绍了机器学习算法的数学理论、工作原理、使用方法、实现细节以及如何避免机器学习算法实现过程中的常见问题。本...
在机器学习的领域,Scikit-Learn和PyTorch是两个非常重要的库。Scikit-Learn,简称sklearn,主要用于数据挖掘和数据分析,其API简洁明了,适合快速构建传统的机器学习模型;而PyTorch是一个深度学习框架,便于构建神经网络并进行大规模的深度学习任务。本文将介绍这两个库的基本用法,并通过代码示例展示如何结合它们进行数据处理和...
对于机器学习编程任务,我们多会使用scikit-learn库,它是当前最流行、易用的开源机器学习库之一。在后续的章节中,在聚焦于机器学习的一个分支深度学习时,我们会使用PyTorch库的最新版本,它通过使用显卡专门用于训练所谓的深度神经网络模型。 安装Python及通过PyPI安装Python包 ...
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...
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。
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 在作者的心目中,机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学,是计算机科学中最令人振奋的领域!我们生活在数据多到泛滥的时代,使用机器学习领域的自学习算法 ,可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库,我们迎来了进入机器学习领域最好的时代,可以学习利用强大的...