1. 功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库,而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同:tf并未提供sklearn那种强大的特征工程,如维度压缩、特征选择等。究其根本,我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式: 传统机器学习:利用特征工程(feature engineering),人为对数据...
设置超参数值后,我们创建一个不可训练的变量global_step(初始化为 0)以跟踪当前的训练迭代次数。 然后我们使用 TensorFlow 的exponential_decay()函数来定义指数衰减的学习率(η0= 0.1和r = 10,000)。 接下来,我们使用这个衰减的学习率创建一个优化器(在这个例子中是一个MomentumOptimizer)。 最后,我们通过调用优...
sklearn可以检测到你尝试使用二元分类算法进行多类别分类任务,它会自动运行OvR(SVM分类器除外,它会使用OvO)。 如果想要强制sklearn使用一对一或者一对多策略,可以使用OneVsOneClassifier或OneVsRestClassifier类。 fromsklearn.multiclassimportOneVsOneClassifier ovo_clf = OneVsOneClassifier(SGDClassifier(random_state=42...
如果你想强制 Scikit-Learn 使用 OvO 策略或者 OvA 策略,你可以使用OneVsOneClassifier类或者OneVsRestClassifier类。创建一个样例,传递一个二分类器给它的构造函数。举例子,下面的代码会创建一个多类分类器,使用 OvO 策略,基于SGDClassifier。 >>> from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier >>> ovo_clf...
1.检测离群值: covariance.EllipticEnvelope 分布中存在离群值是很常见的。许多算法都处理离群值，而...
来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@SeanCheney 校对:@Lisanaaa @飞龙大多数人听到“机器学习”,往往会在脑海中勾勒出一个机器人:一个可靠的管家,或是一个可怕的终结者…
(第一部分 机器学习基础)第01章 机器学习概览第02章 一个完整的机器学习项目(上)第02章 一个完整的机器学习项目(下)第03章 分类第04章 训练模型第05章 支持向量机第06章 决策树第07章 集成学习和随机森林第08章 降维(第二部分 神经网络和深度学习)第9章 启动和运行TensorFlow在第一章我们提到过最常用的监...
Aurélien在谷歌期间(2013年11月 – 2016年4月),正是人工智能发展最为迅速的时期:2015年11月TensorFlow发布,16年3月AlphaGo击败李世石。此时,他的正式职位是 Lead of YouTube's video classification for Search & Discovery,要对海量视频资源做机器处理,想必第一时间就能接触新技术,是人工智能革命中的一线参与者和...
用Scikit-learn和TensorFlow进行机器学习(一) 文章目录 机器学习概览 一、什么是机器学习? 1、定义 2、适用 二、分类 1、监督, 非监督, 半监督和强化学习 (1)监督学习 (2)非监督学习 (3)半监督学习 (4)强化学习 2、在线学习 vs 批量学习 (1)在线学习 (2)批量学习 3、基于实例学习 vs 基于模型学习 (1...
第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow 第13章 卷积神经网络 第14章 循环神经网络 第15章 自编码器 第16章 强化学习(上) 第16章 强化学习(下) 支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机...