scikit-learn: 基本概念:scikit-learn是一个基于Python的机器学习库,它提供了大量的算法和工具,用于数据挖掘和数据分析。 用途:scikit-learn主要用于传统的机器学习算法,如分类、回归、聚类、降维等,同时也支持深度学习的部分功能,但相对于PyTorch来说,其深度学习的支持较为有限。 2. 模型构建与训练 PyTorch: pytho...
虽然Python这类解释性语言的性能,在执行计算密集型任务时要逊于其它更底层的编程语言,但开发出了使用底层的Fortran和C所实现的NumPy和SciPy之类的扩展库,可对多维数组执行快速的向量化运算。 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...
这有助于我们理解用于分类的机器学习算法概念以及如何用Python进行有效的实现。 接着对自适应线性神经元优化基础的讨论会为我们在第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中通过scikit-learn机器学习库使用更高级的分类器奠定基础。 本章中的主要内容有: 理解机器学习算法 使用pandas、NumPy和Matplotlib读取、处理及...
4.Scikit-learn:Scikit-learn是一个广泛用于统计建模和机器学习的Python库。它提供了大量的监督学习和无监督学习算法,以及数据预处理和模型选择工具。尽管Scikit-learn对于深度学习支持不多,但对于初步接触机器学习的初学者来说,Scikit-learn是一个极好的选择。
Scikit-Learn:Scikit-Learn是一个简单而有效的Python机器学习库,具有易于上手和使用的API接口。 Keras:Keras是一个高级神经网络API,易于使用且具有很好的文档和教程。 PyTorch:PyTorch相对而言比较容易上手,提供了易于使用的API和文档。 TensorFlow:虽然TensorFlow有一定的学习曲线,但也提供了易于使用的高级API接口,例如Kera...
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...
第3章介绍基本的机器学习分类算法及其应用,同时介绍了一个最流行、最全面的开源机器学习库——Scikit-Learn。第4章讨论如何处理原始数据集中最常见的问题,如数据缺失等。本章介绍了几种方法,用于识别数据集中包含信息最丰富的特征。本章还介绍了如何处理不同类型的变量,使其可以作为机器学习算法的输入。
易于学习和使用: Scikit-learn的API设计简单,容易上手。 丰富的算法和工具: 提供了大量的经典机器学习算法和工具。3.2.2 缺点: 不支持深度学习: 由于设计目标,Scikit-learn并不支持深度学习任务。 适用于相对简单的任务: 对于复杂的深度学习任务,Scikit-learn可能显得力不从心。3.3 Scikit-learn的适用场景适用于传统...
基于pytorch 和 scikit learn 实现一个简单的线性回归模型 问题 任务描述: 金鱼年龄的预测是现实生活中出现过的一项任务,给出一份金鱼的训练数据集,训练一个线性回归模型并对测试集中金鱼的年龄进行预测。 输入数据: 在train/目录下包含一个train.csv文件,其中每行表示一条金鱼的特征和年龄。文件中每行共有9列,...