一、python安装与下载依赖 依赖版本 TensorFlow>=2.3.0Keras>= 2.4.3Numpy< 1.19.0Pandas>= 1.1.0scikit-learn>= 0.23.2librosa>=0.8.0scipy==1.4.1 依赖下载 TensorFlow>=2.3.0 pip3 install tensorflow-cpu==2.3.0 -i https://pypi.douban.co
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 from sklearn.datasetsimportmake_moons from sklear...
Scikit-learn是一个简单而高效的机器学习库,适用于各种统计和机器学习任务。 3.2 Scikit-learn的优缺点 3.2.1 优点: 易于学习和使用: Scikit-learn的API设计简单,容易上手。 丰富的算法和工具: 提供了大量的经典机器学习算法和工具。3.2.2 缺点: 不支持深度学习: 由于设计目标,Scikit-learn并不支持深度学习任务。
1、Scikit-learn适合于机器学习任务,推荐Linux(Ubuntu)、macOS安装,不推荐Windows(WSL)安装,听说微软已经不支持WSL更新了; 2、PyTorch、tensorflow适合于深度学习任务,推荐Linux(Ubuntu)安装,不推荐macOS、Windows(WSL)安装; 3、PyTorch推荐使用Linux(Ubuntu)的cuda gpu加速技术,也可以使用macOS的mps gpu加速技术,对于同样...
tensorflow-estimator==1.15.1 !pip install pandas==1.1.0 scikit-learn==0.23.1 numpy==1.19.0 --- tensorflow-estimator==2.5.0 !pip install pandas==1.1.0 scikit-learn==1.3.2numpy==1.19.5scipy==1.10.1 ---
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...
所有代码都已更新到最新的库版本。特别是,这第三版引入了许多新的 Scikit-Learn 补充(例如,特征名称跟踪,基于直方图的梯度提升,标签传播等)。它还引入了用于超参数调整的 Keras Tuner 库,用于自然语言处理的 Hugging Face 的 Transformers 库,以及 Keras 的新预处理和数据增强层。
第一部分写scikit的还行,后面第二部分关于神经网络部分,原文写的就乱,很多术语代码该解释的不解释,写的稀里糊涂,翻译更是糊涂,完全当不起5星。 举个例子,第13章330页最下面,“最后一层是不言而喻的:放弃正则化”,翻译的人你给我出来,解释一下什么是放弃正则化,那tm... (展开) 51 2 11回应 天那边 ...
强化学习(RL)如今是机器学习的一大令人激动的领域,当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后,它在这些年产生了一些有趣的应用,尤其是在游戏(例如 TD-Gammon,一个西洋双陆棋程序)和机器控制领域,但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展:来自英国的研究者发起了Deepmind 项目,这个项目可以学习去玩任何...
下面的代码使用 Scikit-Learn 的load_sample_images()(加载两个彩色图像,一个中国庙宇,另一个是一朵花)加载两个样本图像。 然后创建两个的卷积核(一个中间是垂直的白线,另一个是水平的白线),并将他们应用到两张图形中,使用 TensorFlow 的conv2d()函数构建的卷积图层(使用零填充且步幅为 2)。 最后,绘制其中一...