Scikit-learn和PyTorch是两个不同但互补的工具,它们各自擅长处理不同类型的机器学习任务。 任务类型:Scikit-learn主要用于传统的机器学习任务,如分类、回归、聚类等。而PyTorch则是一个深度学习框架,主要用于处理神经网络相关的任务,如图像识别、自然语言处理等。 API设计:Scikit-learn的API设计简洁明了,易于上手。而PyTo...
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。
PyTorch: 这个工具箱也很好用,也很强大,但是它比TensorFlow更容易上手,像积木一样,可以一块一块地搭建你的“房子”。 Keras: 它不是一个独立的工具箱,更像是一个方便的“说明书”,可以让你更容易地使用TensorFlow或者其他一些工具箱。它让盖房子变得简单一些。 Scikit-learn: 这个工具箱专门用来盖一些比较简单的...
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。pip install skorch 要使用这些包装器，必须使用 ...
《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...
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...
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 ...
本章的重点是PyTorch。PyTorch是一个能使用GPU进行多核计算的开源Python库,拥有用户友好的API,可以灵活地搭建神经网络。第13章以第12章的知识为基础,介绍PyTorch更高级的概念和功能。PyTorch是一个非常庞大且复杂的库,本章介绍动态计算图和自动微分等概念。此外,还介绍了如何使用PyTorch的面向对象API来搭建复杂的神经...
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类:感知机(perceptron)和自适应线性神经元(adaptive linear neuron)。我们先使用Python逐步实现感知机,然后对鸢尾花数据集训练来分出不同花的品种。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...
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。