聲明：本文集的所有文章都只討論P(yáng)ython如何使用sklearn進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。且學(xué)習(xí)的部分截圖來自中國大學(xué)MOOC上的Python機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用課程以及EduCoder，侵權(quán)刪。

2020.2.28

還有幾天就要開始令人窒息的網(wǎng)課了，算得上是放假的最后這幾天就好好補(bǔ)全一下之前的學(xué)習(xí)記錄啦，自己已經(jīng)完成了Python機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)了。

scikit-learn

一.關(guān)于scikit-learn

1. 概述

scikit-learn是基于Numpy、Scipy和Matplotlib的一個(gè)Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它是Python機(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)十分重要的庫，支持機(jī)器學(xué)習(xí)的 分類、回歸、聚類、降維 等，并且?guī)в袠?biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫供使用。

2. 安裝與使用

1. scikit-learn可以通過命令行使用pip安裝

   pip install scikit-learn
   

   但要注意的是， 安裝scikit-learn需要按照numpy、scipy、matplotlib、scikit-learn的順序，否則會出錯(cuò)。

2. 使用scikit-learn時(shí)，導(dǎo)入時(shí)是寫為sklearn的

   from sklearn import xxxxx
   

sklearn使用

二. sklearn標(biāo)準(zhǔn)庫

1. 數(shù)據(jù)庫

1. scikit-learn中自帶了如下的數(shù)據(jù)庫以及使用的方法。

數(shù)據(jù)集

想要使用以上的數(shù)據(jù)集，只要像以下的形式來導(dǎo)入即可，以load_boston為例

from sklearn.database import load_boston
'''
boston = load_boston()  # 這種情況下，是直接實(shí)例化一個(gè)對象而不返回其data和target
'''
data, target = load_boston(return_X_y=True)  # 默認(rèn)False，不返回data和target

2. 各個(gè)模塊支持的算法

以下是從中國大學(xué)MOOC截取的截圖，是scikit-learn支持的幾大任務(wù)中可以使用的算法。

• 分類
  

  分類任務(wù)

• 回歸
  

  回歸任務(wù)

• 聚類
  

  聚類任務(wù)

• 降維
  

  降維任務(wù)