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Python中SKlearn是什么

   

Python中SKlearn是什么

说明

1、是基于 Python 语言的机器学习工具包。

Sklearn主要用Python编写,建立在 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib 的基础上,也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。

2、有六大功能模块,分别是分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据处理。

分类(Classification):识别样本属于哪个类别,常用算法有 SVM(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林)

回归(Regression):预测与对象相关联的连续值属性,常用算法有 SVR(支持向量机)、 ridge regression(岭回归)、Lasso

聚类(Clustering):对样本进行无监督的自动分类,常用算法有 k-Means(k均值)、spectral clustering(特征聚类)、mean-shift(均值漂移)

数据降维(Dimensionality reduction):减少相关变量维数,常用算法有 PCA(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解)

模型选择(Model Selection):比较,验证,选择参数和模型,常用模块有 grid search(网格搜索)、cross validation(交叉验证)、 metrics(度量)

数据处理(Preprocessing):特征提取和归一化,常用模块有 preprocessing(预处理),feature extraction(特征提取)

这六个功能模块涉及 4类算法,分类、回归 属于监督学习,聚类属于非监督学习。

以上就是Python中SKlearn的介绍,希望对大家有所帮助。