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一.scikit-learn概述
1.sklearn模型
sklearn全称是scikit-learn,它是一个基于Python的机器学习类库,主要建立在NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib等类库之上,基本上覆盖了常见了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理模块。 下图是sklearn在GitHub上的源代码,编程语言主要包括:91.4%的Python,6.5%的Cython,1.3%的C++和0.8%的Other。如下所示: 1.模型选择 解析:网格搜索,交叉验证 2.预处理 解析:评估指标,数据预处理 三.有监督学习模型可以将有监督模型分为生成式模型和判别式模型,常见的生成式模型包括朴素贝叶斯、HMM和隐含狄利克雷分配(LDA),其它的基本都是判别式模型。 1.线性模型 解析:线性回归,对数几率回归,LASSO回归,Ridge回归,线性判别分析(LDA) 2. 近邻 3.决策树 解析:ID3,C4.5,CART 4.神经网络 解析:感知机,神经网络 5.支持向量机 解析:线性可分,近似线性可分,线性不可分 6.集成模型 (1)Boosting 解析:AdaBoost,GBDT,XGBoost,LightGBM,CatBoost (2)Bagging 解析:随机森林 四.无监督学习模型1.聚类 解析: 均值聚类,层次聚类,谱聚类 2.降维 解析:主成分分析(PCA),奇异值分解(SVD) 五.概率模型1.最大信息熵模型 2.贝叶斯概率模型 解析:朴素贝叶斯,贝叶斯网络 3.期望最大化(EM)算法 4.概率图模型 解析:隐马尔科夫模型(HMM),条件随机场(CRF) 5.马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 参考文献: [1]scikit-learn:https://scikit-learn.org/stable/ [2]scikit-learn(sklearn)官方文档中文版:https://sklearn.apachecn.org/#/?id=scikit-learn-sklearn-官方文档中文版 [3]scikit-learn安装:https://scikit-learn.org/stable/install.html [4]scikit-learn用户指南:https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html [5]scikit-learn API参考:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html [6]scikit-learn例子:https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html [7]scikit-learn博客:https://blog.scikit-learn.org/ [8]scikit-learn教程:https://scikit-learn.org/stable/tutorial/index.html [9]scikit-learn FAQ:https://scikit-learn.org/stable/faq.html [10]scikit-learn GitHub:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn [11]scikit-learn不同版本文档:https://scikit-learn.org/dev/versions.html [12]scikit-learn wiki:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/wiki [13]scikit-learn版本更新日志:https://scikit-learn.org/stable/whats_new/v1.1.html [14]scikit-learn开发指南:https://scikit-learn.org/dev/developers/index.html [15]scikit-learn相关类库:https://scikit-learn.org/stable/related_projects.html [16]Hugging Face:https://huggingface.co/ [17]《机器学习:公式推导与代码实现》 |
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