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ml課程:Sklearn工具庫學習及相關案例程式碼

以下是我的學習筆記,以及總結,如有錯誤之處請不吝賜教。

本文主要介紹sklearn工具庫相關使用,以及部分內容解釋,最後有相關案例程式碼。

首先看一張圖,這張圖是構建機器學習系統的一般流程:

還記得之前的一篇文章中有一張sklearn機器學習模型選擇流程的一張圖與此類似:沒看過的請看過來

最常用sklearn部分:

使用sklearn庫我們最常用到的是三個部分,分別是:

  1. scikit-learn Tutorials:主要是最基本的sklearn應用流程,以及示例

  2. User Guide:導航頁和演算法指南,主要是引導你選擇何種演算法

  3. API Reference
    ,這個就是最重要的api頁面,我們要呼叫任何api都可以在這裡查到。它主要對應機器學習的幾個流程:

最基本用法:

  • fit(擬合)
  • transform(變換)
  • fit_transform(擬合變換)
  • predict(預測)
  • predict_prob(預測概率)

如果你英文不是很好,這裡還有貼心的中文api文件:scikit-learn 0.18 中文文件

最後,還是案例程式碼:歡迎關注我的github


To be continue.....