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SKlearn简介 scikit-learn,又写作sklearn,是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用,并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。 SKlearn官网:http://scikit-learn.org/stable/index.html 在工程应用中,用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低,这样不仅耗时耗力,还不一定能够写出构架清晰,稳定性强的模型。更多情况下,是分析采集到的数据,根据数据特征选择适合的算法,在工具包中调用算法,调整算法的参数,获取需要的信息,从而实现算法效率和效果之间的平衡。而sklearn,正是这样一个可以帮助我们高效实现算法应用的工具包。 ![]() sklearn有一个完整而丰富的官网,里面讲解了基于sklearn对所有算法的实现和简单应用。 常用模块 sklearn中常用的模块有分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理。 分类:识别某个对象属于哪个类别,常用的算法有:SVM(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林),常见的应用有:垃圾邮件识别、图像识别。 回归 |
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