Python 机器学习 Scikit-learn 完全入门指南

作者/分享人:刘明
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Scikit-learn(简称 Sklearn)是一款基于 Python 语言的机器学习的开源框架。Scikit-learn 如同一把瑞士军刀般万能,实现了大量经典论文的算法,且提供完整的使用文档。

除机器学习算法外,Scikit-learn 的功能还包括:数据预处理、特征工程(如维度压缩、特征选择等)、模型创建及验证等等,甚至可以与 TensorFlow 等深度学习框架双剑合璧,效果极佳。

Sklearn 的模块高度抽象化,所以模型的效率极高,且语法非常规范化。正因如此,只要掌握其中规则,就能快速上手 Scikit-learn 这一机器学习领域的利器,并立即在实际工作中应用。

本文将从安装和导入 Scikit-learn 开始,带领大家快速掌握 Sklearn 中主要功能的使用方法,让大家可以直接深入地学习及使用 Scikit-learn。

本文的目的,是让大家快速入门并上手 Scikit-learn,内容全面且浅显易懂,并介绍其标准化的语法规则,让大家仅需学习其中一个部分,就掌握其他所有工具与算法的使用方法。

若有兴趣深入学习机器学习的实战技巧,欢迎订阅本人的其他 Chat,目前已经发布了数据预处理的知识,后期会发布更多的算法讲解与实战技巧。

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