为了实施这个想法,通过 Scikit-Learn,你可以创建一个管道(Pipeline)去包含多项式特征(PolynomialFeatures)变换(在 121 页的“Polynomial Regression”中讨论),然后一个StandardScaler和LinearSVC。让我们在卫星数据集(moons datasets)测试一下效果。 代码语言:javascript 复制
它提供了一个非常简单的 Python API,名为 TF.Learn2(tensorflow.con trib.learn),与 Scikit-Learn 兼容。正如你将会看到的,你可以用几行代码来训练不同类型的神经网络。之前是一个名为 Scikit Flow(或 Skow)的独立项目。 它还提供了另一个简单的称为 TF-slim(tensorflow.contrib.slim)的 API 来简化构建,训练...
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）聚类（包括 K-Means++ 和 K-Means）回归（包括逻辑回归和线性回归）Scikit-learn是...
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...
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...
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) 聚类(包括 K-Means++ ...
3.《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 第二版 网站:amazon.com/gp/product/1时间:3周(仅阅读)— 3个月(阅读然后做题)费用:亚马逊上的价格各不相同,但我以55美元的价格购买了印刷版。你可以在GitHub上免费查...
Scikit-Learn 非常易于使用,同时高效实现了许多机器学习算法,因此它是学习机器学习的绝佳入门点。它由 David Cournapeau 于 2007 年创建,现在由法国国家计算机与自动化研究所(Inria)的一组研究人员领导。 TensorFlow 是一个更复杂的分布式数值计算库。它通过在数百个多 GPU(图形处理单元)服务器上分布计算,使得训练和...
Scikit-Learn 在训练后自动计算每个特征的重要性得分,然后将结果进行缩放,使所有重要性的总和等于 1。您可以使用feature_importances_变量访问结果。例如,以下代码在鸢尾花数据集上训练一个RandomForestClassifier(在第四章介绍),并输出每个特征的重要性。看起来最重要的特征是花瓣长度(44%)和宽度(42%),而花萼长度和...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释