一、sklearn官方文档的内容和结构1.1 sklearn官方文档的内容scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估者三大模块。机器学习定义：针对经验E和一系列的任务T和一定表现的衡量P，如果随着经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说明机器具有学习能力。
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2023-12-18 11:32:46
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Keras是Python在深度学习领域非常受欢迎的第三方库之一，但Keras的侧重点是深度学习，而不是所以的机器学习。事实上，Keras力求极简主义，只专注于快速、简单地定义和构建深度学习模型所需要的内容。Python中的scikit-learn是非常受欢迎的机器学习库，它基于Scipy，用于高效的数值计算。scikit-learn是一个功能齐全的通用机器学习库，并提供了许多在开发深度学习过程中非
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2023-06-25 13:14:40
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年不算短，但也不算长。一年时间，可以让Swift从11位跌倒13位，也可以让PyTorch从第4位飙升194%至第2位！PyTorch狂涨194%，逼近TensorFlow份额UC伯克利RISELab的在读博士Caroline Lemieux，分享了他们团队收集的深度学习框架和数据科学库使用情况的统计数据。O Reilly Media的首席数据科学家Ben Lorica根据RISELab团队的数据
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2023-12-23 22:05:36
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引言
本文是 Python 系列的第十一篇Python 入门篇 (上)Python 入门篇 (下)数组计算之
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2023-10-16 21:41:52
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学习目标（第一周）：了解和学习深度学习框架学习内容：了解主流深度学习框架的优势，特点以及应用场景搭建 pytorch框架初识stanford吴恩达教授深度学习课程学习时间：5.7~5.14学习产出：框架介绍近年来随着深度学习的发展，出现很多深度学习框架。比如TensorFlow，Pytorch，Keras，Chainer，Paddle飞浆等。 这些深度学习框架提供神经网络单元，损失函数和优化器，用
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2024-01-09 11:06:44
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一、简介Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.Sklearn 包含了很多种机器学习的方式:Classification 分类Regression 回归Clustering 非监督分类Dimensionality reduction 数据降维Model Selection 模型选择Preprocessing 数据预处理 二、
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2023-11-28 20:13:08
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目录一、Python机器学习基础之Python的基本语法（一）二、Python机器学习基础之Python的基本语法（二）三、Python机器学习基础之Numpy库的使用四、Python机器学习基础之Pandas库的使用五、Python机器学习基础之Matplotlib库的使用六、Sklearn库和TensorFlow框架七、Python两种方式加载文件内容 &n
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2024-03-26 22:35:10
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在机器学习领域，`scikit-learn`和`PyTorch`是两个非常受欢迎的库，但它们的定位和使用场景有所不同。`scikit-learn`主要专注于经典机器学习算法的应用，对用户友好且易于上手，而`PyTorch`则更倾向于深度学习的研究和实践，具有更高的灵活性和扩展性。以下是对它们的区别以及如何在实际项目中进行集成的详细整理。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境中已经安装好
什么是sklearnSklearn原称是Scikit learn，是机器学习领域中最知名的python模块之一，是基于Python语言的机器学习的工具。他主要建立在NumPy，SciPy，matplotlib之上，提供简单高效，用于数据挖掘，数据分析等的工具，最重要的是，他是开源的，基于BSD许可证，可以商业使用。这样子，就给了我们无限的想象。sklearn与tensorflow优劣势目前，在社区
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2024-02-19 17:47:17
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HyperLearn是一个基于PyTorch重写的机器学习工具包Scikit Learn，它的一些模块速度更快、需要内存更少，效率提高了一倍。专为大数据而设计，HyperLearn可以使用50％以下的内存，并在某些模块上运行速度提高50％以上。将支持GPU，并且所有模块都是并行化的。项目作者Daniel Han-Chen，毕业于澳大利亚新南威尔士大学，专注于AI、NLP和无监督机器学习的推荐和匹配
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2024-01-11 16:46:53
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参考文章： 《Python大战机器学习》（不好，就是官方文档的中文版再加上几个简单的例子）数据挖掘十大算法–K近邻算法机器学习笔记—KNN算法常用样本相似性和距离度量方法KNN（K近邻法）
输入为实例的特征向量，计算新数据与训练数据之间的距离，选取K个距离最近的数据进行分类或回归判断对于分类问题:输出为实例的类别。分类时，对于新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。
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2024-05-26 21:33:11
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Python: sklearn库 —— 数据预处理数据集转换之预处理数据： 将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据。包含特征提取和标准化。 原因：数据集的标准化（服从均值为0方差为1的标准正态分布（高斯分布））是大多数机器学习算法的常见要求。 如果原始数据不服从高斯分布，在
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2023-07-18 09:38:15
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这个也是我们一直在思考的问题。这里我们不考虑深度学习，因为深度学习和传统机器学习的 workload 是完全不同的，传统机器学习一般会在整个数据集上做训练等工作，而深度学习主要是以 batch 为单位，所以深度学习的 pattern 是数据小、模型大。拿 Python 世界做机器学习最主流的库 scikit-learn(简称 sklearn) 来说，我们如果看它的代码，会发现绝大部分实现都是基于
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2023-12-27 16:58:27
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# Scikit-learn与PyTorch的区别
在机器学习和深度学习的世界中，Scikit-learn和PyTorch是两个广泛使用的库。虽然它们都用于构建模型，但它们的设计理念、功能和适用场景存在显著差异。本文将对这两个库进行比较，并通过代码示例帮助读者理解它们各自的特点和优势。
## 一、库简介
### 1.1 Scikit-learn
Scikit-learn是一个用于数据挖掘和
主要用于个人项目的记录，经验仅供参考，保持开源的习惯，如有问题建议请反馈至我修改完善。方案一：C++绑定Python缘由python多用于深度学习算法的设计，c++多用于软件等设计。可以使用c++调用python脚本进行训练，但是在多次重复的训练和识别中，计算冗余过大，因此，希望可以通过c++调用python的模块或者函数，进行设计。可行性python自带了一个c的api，允许c c++程序进行调
sklearn介绍scikit-learn是数据挖掘与分析的简单而有效的工具。 依赖于NumPy， SciPy和matplotlib。它主要包含以下几部分内容：从功能来分： classification Regression Clustering Dimensionality reduction Model selection经常用到的有clustering, classification(svm
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2024-06-23 13:05:21
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PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。 众所周知，numpy作为Python中数据分析的专业第三方库，比Python自带的Math库速度更快。同样的，在PyTorch中，有一个类似于numpy的库，称为Tenso
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2023-11-06 14:01:45
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在机器学习和深度学习领域，`scikit-learn`（通常称为 `sklearn`）、`Keras` 和 `PyTorch` 各自拥有自己的独特功能和优缺点。`sklearn` 适用于传统的机器学习任务，如分类和回归，而 `Keras` 和 `PyTorch` 更加专注于构建复杂的深度学习模型。了解这三者之间的关系，可以帮助我们更有效地整合和应用它们，从而充分发挥它们的优势。接下来，我将分享一个
过拟合、欠拟合及其解决方案训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。 通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数。机器学习模型应
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2024-01-12 12:17:11
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通过sklearn和pyspark机器学习模型训练房价预测数据集的计算时间比较运行环境数据集运行结果源代码总结参考资料 运行环境CPU：i5-8265U 4核8线 内存：8G 操作系统：Windows 10 其他：Spark采用local[*]模式运行数据集kc_house_data.csv，大小为2.12MB，通过训练bedrooms, bathrooms, sqft_living, sqft
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2024-06-26 14:05:28
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