你需要的Scikit-learn中文文档:步入机器学习的完美实践教程

发布网友发布时间：2024-09-30 01:30

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热心网友时间：2024-11-29 02:40

Scikit-learn 中文文档由 ApacheCN 完成校对，为国内机器学习用户提供了详细的实践教程。自2017年11月初步完成校对以来，文档细节不断完善。该文档涵盖了经典机器学习任务，如分类、回归、聚类和降维，提供了全面教程和API注释，适合初学者从实践开始，逐步深入数据科学与机器学习领域。

该文档包含在 sklearn.apachecn.org 上。Scikit-learn 是一个基于 Python 的开源库，依托于 NumPy、SciPy 等科学计算库，并集成了支持向量机、随机森林、梯度提升树、K 均值等高效学习算法。社区自发维护，专注于提供成熟且经过验证的机器学习算法。

项目由数据科学家 David Cournapeau 于 2007 年启动，Scikit 的名字寓意 SciPy 的扩展工具。Scikit-learn 以 Python 构建，但关键算法如支持向量机则由 Cython 实现，以提升性能。

Scikit-learn 提供从广义线性模型到集成方法的监督学习算法教程，涉及特征选择、随机梯度下降、线性与二次判别分析。半监督学习、无监督学习和模型选择中的交叉验证、参数调整等概念亦有详尽介绍。

在数据预处理方面，归一化、缺失值填充和特征提取等方法被广泛应用，以提高计算效率和数据有效性。特别选取 SVM 使用教程为例，读者可以此了解 Scikit-learn 中文文档结构与内容。

SVMs 适用于分类、回归和异常检测。优点在于强大的分类能力，但复杂性高。scikit-learn 中SVM 使用 dense 或 sparse 样本向量。使用 C 代码优化性能时，dense 样本应为 numpy.ndarray 类型，而 sparse 样本则采用带有 float64 dtype 的 scipy.sparse.csr_matrix。

SVC、NuSVC 和 LinearSVC 分别用于多元分类，各有细微差别：SVC 和 NuSVC 接受相似参数，数学模型不同；LinearSVC 则专注于线性核函数，并不接受核参数，缺少 SVC 的部分成员信息。

使用时，需要输入训练样本集 [n_samples, n_features] 和类别标签 [n_samples]。拟合后，模型可以用于预测新数据。决策函数依赖于支持向量，其信息可从 support_vectors_、support_和 n_support 属性获取。

文档内容由 ApacheCN 翻译自 Scikit-learn，感谢翻译志愿者的贡献，使得高质量学习资料成为可能。此文档提供了从理论到实践的全面指南，为国内机器学习用户提供宝贵资源。

你需要的Scikit-learn中文文档:步入机器学习的完美实践教程

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