logo
  • 教程列表
  • SO官方文檔
  • scikit-learn 教程
    • 開始使用 scikit-learn
      • 安裝 scikit-learn
      • 建立管道
      • 訓練具有交叉驗證的分類器
      • 樣本資料集
      • 介面和約定
    • 型號選擇
      • 交叉驗證
      • K-Cross 交叉驗證
    • 分類
      • RandomForestClassifier
      • 分析分類報告
      • GradientBoostingClassifier
      • 使用支援向量機
      • 決策樹
      • 使用 Logistic 迴歸分類
    • 功能選擇
      • 低方差特徵移除
    • 迴歸
      • 普通最小二乘
    • 降維(特徵選擇)
      • 使用主成分分析減少維度
    • 接收器工作特性(ROC)
      • ROC 和 AUC 簡介
      • ROC-AUC 得分具有覆蓋和交叉驗證
  1. StackOverflow 文件
  2. scikit-learn 教程
  3. 開始使用 scikit-learn

開始使用 scikit-learn

Created: November-22, 2018

scikit-learn 是一個用 python 編寫的資料分析的通用開源庫。它基於其他 python 庫:NumPy,SciPy 和 matplotlib

scikit-learn 包含了許多不同流行的機器學習演算法的實現。

  • 安裝 scikit-learn

Copyright © 2018. All right reserved

tastones.com 备案号:鲁ICP备18045372号

  • 關於本站
  • 免責聲明