Scikit-learn:Machine Learning in Python(2011) API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project(2013) 图书 如果你正在寻找一本好书,我推荐“Building Machine Learning Systems with Python ”。写作质量高,例子生动。 Learning scikit-learn: Machine Learning in Python(2013) ...
Scikit-learn 简介官方的解释很简单: Machine Learning inPython, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习机器学习关注的是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于,不需要写任何与问题相关的特定代码,泛型算法就能告诉你一些关于数据的秘密。 Scikit-learn的优点1、构建于现有的NumPy(基础n维数组包)...
作为一个适用于 Python编程语言的机器学习 (ML) 库,Scikit-learn 拥有大量算法,可供程序员和数据科学家在机器学习模型中轻松部署。 什么是 Scikit-learn? Scikit-learn 是一个热门且可靠的机器学习库,拥有各种算法,同时也是用于 ML 可视化、预处理、模型拟合、选择和评估的工具。 Scikit-learn 基于 NumPy、SciPy 和...
或者,在Python课程中查看DataCamp的监督学习与scikit-learn和Unsupervised Learning! 加载数据集 关于数据科学中任何事情的第一步是加载数据。这也是这个scikit-learn教程的起点。 该学科通常适用于观察到的数据。您可以自己收集此数据,也可以浏览其他来源以查找数据集。但如果你不是研究员或参与实验,你可能会做后者。 如...
什么是Scikit-Learn? Scikit-learn 是一个开源 Python 库,包括各种无监督和监督学习技术。它基于 Matplotlib、Pandas 和 NumPy 等技术和库,有助于简化编码任务。 Scikit-learn 的功能包括: 分类(包括 K-Nearest Neighbors) 预处理(包括最小最大归一化)
本书自2017年4月9日出版,便长期占据美国亚马逊Computer Science前三,评分4.6,几乎80%是给的5星好评。CS类里面其实有许多科普书,真正的技术类书籍里面,就是这本和《Deep Learning》分享第一和第二。 作者Aurélien Géron,法国人,毕业于AgroParisTech(1994-1997),曾任Google Youtube视频分类项目组负责人,创建过多家...
最后一个非监督式学习的例子就是关联规则学习(association rule learning),目标就是挖掘大量数据中不同属性之前的联系。例如,通过对超市用户购买商品历史记录的分析,发现购买烧烤酱和土豆薯片的用户也倾向于购买牛排。因此,基于此分析,超市老板就可以把这些用户可能会一起买的商品放在相近的货架上,方便用户购买。
参考资料: Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow版权声明:本文为SanyHo原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/SanyHo/article/details/105409961智能推荐自定义类型转换器 Sometimes, you need to take complete control...
在这篇文章中,我将使用流行的Python软件包在Titanic机器学习数据集(https://www.kaggle.com/francksylla/titanic-machine-learning-from-disaster)上执行EDA :pandas,matplotlib,seaborn和scikit-learn。 大纲: 什么是数据 分类分析 定量分析 聚类 基于树的估算器的特征重要性 ...