Scikit-learn和TensorFlow是两个在机器学习和深度学习领域广泛使用的库,但它们之间存在一些重要的区别。首先,Scikit-learn(也被称为sklearn)是一个专注于传统机器学习的库。它提供了大量经过优化的算法,这些算法在各种监督和非监督学习任务中表现出色。Scikit-learn特别适合那些希望在数据预处理、特征提取和模型评估方面有一
Scikit-Learn提供了一些函数,可以用多种方式将数据集分割成多个子集。最简单的函数是train_test_split,它的作用和之前的函数split_train_test很像,并带有其它一些功能。首先,它有一个random_state参数,可以设定前面讲过的随机生成器种子;第二,你可以将种子传递到多个行数相同的数据集,可以在相同的索引上分割数据集(...
4、scikit-learn&tensorflow结合使用 更常见的情况下,可以把sklearn和tf,甚至keras结合起来使用。sklearn肩负基本的数据清理任务,keras用于对问题进行小规模实验验证想法,而tf用于在完整的的数据上进行严肃的调参(炼丹)任务。 而单独把sklearn拿出来看的话,它的文档做的特别好,初学者跟着看一遍sklearn支持的功能大概就...
4、scikit-learn&tensorflow结合使用 更常见的情况下,可以把sklearn和tf,甚至keras结合起来使用。sklearn肩负基本的数据清理任务,keras用于对问题进行小规模实验验证想法,而tf用于在完整的的数据上进行严肃的调参(炼丹)任务。 而单独把sklearn拿出来看的话,它的文档做的特别好,初学者跟着看一遍sklearn支持的功能大概就...
4.1 项目需求和规模 大规模深度学习项目: TensorFlow可能是更好的选择。 中小规模深度学习项目: PyTorch提供更灵活和直观的解决方案。 传统机器学习任务: Scikit-learn是一个简单而高效的选择。 4.2 学习曲线和团队经验 学习曲线陡峭: 如果团队有深度学习经验,TensorFlow可能更合适。
在Python 3中,有许多优秀的机器学习库,其中TensorFlow和Scikit-learn更是备受关注。本文好学编程将从实际应用出发,详细介绍这两个库的使用方法。 TensorFlow 简介 TensorFlow是由Google创建并维护的一款深度学习框架,其广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。TensorFlow创新性地采用数据流图来描述数学计算过程,...
机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(7)--数据的筛选,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
从第一行第二幅图,可以看到median_house_value和median_income的正线性相关性还是比较强的,但是还是看到一些问题,比如大于500000后的点可能在收集资料或预处理时设立的边界,使得变为一条直线一样;而且还有右下角一些奇异的点。为了让算法不学习到这些有问题的点,你可以去除这些相关区域的点。
二:如何保存和恢复scikit-learn训练的模型 在许多情况下,在使用scikit学习库的同时,你需要将预测模型保存到文件中,然后在使用它们的时候还原它们,以便重复使用以前的工作。比如在新数据上测试模型,比较多个模型的优劣。这种保存过程也称为对象序列化——表示具有字节流的对象,以便将其存储在磁盘上,它可以通过网络发送或...
《O'REILLY人工智能Scikit-Learn和TensorFlow套装 套装共3册》,作者:O'REILLY人工智能Scikit-Learn和TensorFlow套装 套装共3册 奥雷利安·杰龙 杜威·奥辛格 汤姆·奥普 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:28515500。《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》