在机器学习的世界中,Scikit-learn(通常简写为sklearn)和TensorFlow(简称tf)是两个极具影响力的库。虽然它们都是为机器学习项目提供服务的工具,但两者在功能、使用自由度以及适用的项目类型上存在着明显的差异。 首先,从定位上来看,Scikit-learn更偏向于成为一个通用的机器学习库,提供了包括分类、回归、聚类等在内的...
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...
尽管Scikit-Learn提供了许多有用的转换量,你还是需要自己动手写转换量执行任务,比如自定义的清理操作,或属性组合。你需要让自制的转换量与Scikit-Learn组件无缝衔接工作,因为Scikit-Learn是依赖鸭子类型的,你所需要做的是创建一个类并执行三个方法:fit(),transform(),和fit_transform()。通过添加TransformerMixin作为基类...
机器学习实用指南(一):机器学习概览 作者:LeonG 本文参考自:《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow 机器学习实… 阅读全文 Scikit-Learn&TensorFlow机器学习实用指南(三):一个完整的机器学习项目【下】 LeonG 喜欢打篮球的人形代码输出装置 ...
智能体使用探索策略,例如,纯粹的随机策略来探索 MDP,并且随着它的发展,TD 学习算法基于实际观察到的转换和奖励来更新状态值的估计(见公式 16-4)。公式16-4 TD学习算法 其中: 是学习率(例如 0.01) TD 学习与随机梯度下降有许多相似之处,特别是它一次处理一个样本的行为。就像 SGD 一样,只有当你逐渐降低...
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...
这次Scikit-Learn 没有必要去运行 OvO 或者 OvA,因为随机森林分类器能够直接将一个样例分到多个类别。你可以调用predict_proba(),得到样例对应的类别的概率值的列表: >>> forest_clf.predict_proba([some_digit]) array([[ 0.1, 0. , 0. , 0.1, 0. , 0.8, 0. , 0. , 0. , 0. ]]) ...
训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止,我们已经看到了四种加速训练的方法(并且达到更好的解决方案):对连接权重应用良好的初始化策略,使用良好的激活函数,使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中,我们将介绍最流行的...
ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目译者:@时间魔术师校对:@Lisanaaa@飞龙 在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归(用于预测某个值)和分类(预测某个类别)。在第二章我们探索了一个回归任务:预测房价。我们使用了多种算法,诸如线性回归,决策树,和随机森林(这个将会在后面的章节更详细...