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授权协议 BSD
开发语言 Python 查看源码 »
操作系统 跨平台
软件类型 开源软件
开源组织
地区 不详
投 递 者 红薯
适用人群 未知
收录时间 2014-02-27

软件简介

scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPySciPy 和 matplotlib 构建。

Installation

依赖

scikit-learn 要求:

  • Python (>= 2.7 or >= 3.3)

  • NumPy (>= 1.8.2)

  • SciPy (>= 0.13.3)

运行示例需要 Matplotlib >= 1.1.1 。

User installation

已有 numpy 和 scipy 的用户安装 scikit-learn 最简单的方法是使用 pip :

pip install -U scikit-learn

或 conda:

conda install scikit-learn
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代码

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2015/04/16 00:00

scikit-learn 0.16.1 发布,Python 机器学习工具包

scikit-learn 0.16.1 发布,此版本主要修复了以下错误: Fix a bug in isotonic.IsotonicRegression deduplication that caused unstable result in calibration.CalibratedClassifierCV by Jan Hendrik Metzen. Fix sorting of labels in func:preprocessing.label_binarize by Michael Heilman. Fix several stability and convergence issues in cross_decomposition.CCA and cross_decomposition.PLSCanonical by Andreas M...

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2019/01/05 22:17

scikit_learn

scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具。 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证 机器学习问题: 监督学习:数据带有我们想要预测的附加属性(各个属性已知) 1.分类:样本属于两个或更多类,从标记得数据训练并能预测出未标记的数据类别;另一个因素是,数据是离散的,我们想要使用正确的类别来标记这些数据。 2.回归:期望...

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2018/02/24 20:12

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首先是sklearn的官网:http://scikit-learn.org/stable/ 在官网网址上可以看到很多的demo,下边这张是一张非常有用的流程图,在这个流程图中,可以根据数据集的特征,选择合适的方法。 2.sklearn使用的小例子 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier iris=datasets.load_iris() iris_X=iris.data...

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2018/08/15 10:30

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发表于AI & 大数据专区
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机器学习库:Scikit-learn

## Scikit-learn 的安装:目前稳定版本0.18版本 - **Scikit-learn**库需要**Numpy,matplotlib,pandas,scipy**等库的支持。 所以,首先,我们要先安装好这些库。 > 在已有的虚拟环境中,使用pip install 库名 直接安装。如果安装较慢,我们还可以临时指定镜像源来提升安装速度。 ``` pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 如果 ``` import sklearn ``` 可以导入,说明安装成功。 ``` from sklea...

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2018/02/28 21:44

Linear Regression with Scikit Learn

Before you read This is a demo or practice about how to use Simple-Linear-Regression in scikit-learn with python. Following is the package version that I use below: The Python version: 3.6.2 The Numpy version: 1.8.0rc1 The Scikit-Learn version: 0.19.0 The Matplotlib version: 2.0.2 Training Data Here is the training data about the Relationship between Pizza and Diameter below: training data Diam...

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2018/11/21 20:06

学习笔记之scikit-learn

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on NumPy, SciPy, and matplotlib Open source, commercially usable - BSD license scikit-learn - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn Sci...

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2018/11/10 13:50

scikit-learn 术语与规范

通用术语和API元素词汇表 本词汇表希望明确地代表Scikit-learn及其API中应用的默认和明确的约定,同时为用户和贡献者提供参考。它旨在描述概念,并详细说明其相应的API或链接到文档的其他相关部分。通过链接API参考和用户指南中的词汇表条目,我们可以最大限度地减少冗余和不一致。 我们首先列出一般概念(以及任何其他地方不适合的概念),但下面列出了更具体的相关术语集: 类API和估算器类型,目标类型, 方法,参数, 属性,...

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2018/03/12 11:06

scikit-learn的基本使用

在机器学习和数据挖掘的应用中,scikit-learn是一个功能强大的python包。在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。学习使用scikit-learn的过程中,我自己也在补充着机器学习和数据挖掘的知识。这里根据自己学习sklearn的经验,我做一个总结的笔记。另外,我也想把这篇笔记一直更新下去。 1 scikit-learn基础介绍 1.1 估计器(Estimator) 估计器,很多时候可以直接理解成分类器,主要包含两个函数: fit():训练算法,设...

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2018/02/24 16:57

scikit-learn的线性回归

scikit-learn的线性回归预测Google股票 这是机器学习系列的第一篇文章。 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势。请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手。下面按逐步介绍如何进行实践。 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站。使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据。本文使用的是其中的免费数据。利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = qu...

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发表于软件架构专区
2020/02/04 19:58

improt sklearn安装了最新的版本报以下错误,是否要回退版本?

File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\scipy\fft\__init__.py", line 76, in <module> from ._basic import ( File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\scipy\fft\_basic.py", line 1, in <module> from scipy._lib.uarray import generate_multimethod, Dispatchable File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\...

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发表于AI & 大数据专区
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机器学习 分类算法进行打分分类问题

设想用分类算法对某行业进行评估,13个特征,分为3类,特征的评分分数区间已经有,样本只有23个,肯定不够,所以生成随机数来进行样本的填充,实验后发现分数最高的那一类根本没有数值,所以想请教一下各位大神是否有解决的办法呢?使用已有的23个样本数据进行实验发现精确度达到100%,可能是样本数据太少的原因吧。所以我用numpy给每一个特征在其分数区间内生成100个随机整数,充当训练数据。 各位大佬,我的设想就是一个评估算...

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