Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它拥有标准简单的界面，可用于预处理数据以及模型的训练、优化和评估。该项目最初始自David Cournapeau在Google Summer of Code活动中开发的项目，并于2010年首次公开发布。自创建以来，该库已发展成为了一个丰富的生态系统，可用于开发机器学习模型。Scikit-learn的优点...
现在,就可以根据收入分类,进行分层采样。你可以使用Scikit-Learn的StratifiedShuffleSplit类: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit split=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=
Sscikit-Llearn 提供了一个Perceptron类,它实现了一个 单TLU 网络。它可以实现大部分功能,例如用于 iris 数据集(第4章中介绍过): 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from sklearn.datasetsimportload_iris from sklearn.linear_modelimportPerceptron ...
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++ ...
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: ...
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...
现在你可以根据收入类别进行分层采样了。Scikit-Learn在sklearn.model_selection包中提供了许多拆分类,它们实现了各种策略,将数据集拆分为训练集和测试集。每个拆分器都有一个split()方法,该方法返回对相同数据的不同训练/测试拆分的迭代器。 准确地说,split()方法产生训练和测试指标,而不是数据本身。如果你想更好地...
Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南学习笔记1 — 机器学习基础知识简介 红色石头的个人网站:redstonewill.com 本章介绍的是每一个数据科学家都应该知道并听说的机器学习许多基本的概念和术语。这将是一个高层次的概括(本书唯一没有很多代码的一章)。内容很简单,但是你要保证在进行下一章...
《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》六章·决策树·学习笔记(一) 湖边柠檬树 券商数据员,厦大在读,五年来每周水一篇学习笔记。 一、简介和支持向量机一样, 决策树是一种多功能机器学习算法, 即可以执行分类任务也可以执行回归任务, 甚至包括多输出(multioutput)任务. 它是一种功能很强大的算法,可以对很...
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...