以下的 Scikit-Learn 代码加载了内置的鸢尾花(Iris)数据集,缩放特征,并训练一个线性 SVM 模型(使用LinearSVC类,超参数C=1,hinge 损失函数)来检测 Virginica 鸢尾花,生成的模型在图 5-4 的右图。 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from sklearnimportdatasets from sklearn.pipelineimportPipeline from skle...
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的机器学习任务,如分类、回归和聚类等,对深度学习需求不高的项目。 第四部分:如何选择? 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...
Scikit-learn 简介 Scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库,其提供了多种标准的机器学习算法和工具,例如分类、回归、聚类等。Scikit-learn还包括了数据预处理、特征选择、模型评估等功能,使得开发者可以更加方便地进行机器学习任务。 使用方法 下面是一个使用Scikit-learn进行手写数字识别的实例: from sklearn.mod...
总的来说,Scikit-learn 和 TensorFlow 旨在帮助开发人员创建和基准测试新模型,因此它们的功能实现非常相似,不同之处在于 Scikit-learn 在实践中用于更广泛的模型,而 TensorFlow 更适用于神经网络。 TensorFlow深度学习 Simplilearn圣普伦的TensorFlow认证培训计划由...
Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库(https://scikit-learn.org/),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: ...
《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》
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...
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“小房子”。如果你只需要盖个小棚子,它就足够用了。它比较容易学习,适合初学者。
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》学习笔记 写在前面 读后感 先说结论:不推荐 讲道理,这本书的学习过程真的是超累。一直憋着一口气才能坚持下来。机器学习部分好说,原理和实践部分其实挺烂的,但我不是很想喷,因为跟后面的tensorflow部分比起来,真的是