莫煩_Scikit-learn python數據科學入門 - Cupoy

莫煩_Scikit-learn python數據科學入門

Scikit-learn 也簡稱 sklearn， 是機器學習領域當中最知名的 python 模塊之一。

• Sklearn 簡介

  Sklearn 包含了很多種機器學習的方式，總共分成六大種類。

  • 什麼是機器學習?

    在這裡我們介紹了什麼是機器學習, 還有機器學習包含了哪些方法. 通常來說, 機器學習的方法包括: 監督學習supervised learning; 非監督學習unsupervised learning; 半監督學習semi-supervised learning; 強化學習reinforcement le... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/1-1-A-ML/

  • Scikit-Learn 1. Why?

    python3 sklearn 基礎教學教程Scikit learn 也簡稱sklearn, 是機器學習領域當中最知名的python 模塊之一. 視頻中提到了我們為什麼要學習sklearn, 還有用sklearn 可以解決哪些問題. sklearn 網站: http://scikit -learn.or... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/1-1-why/

  • Scikit-Learn 2. 安裝

    python3 sklearn 基礎教學教程安裝Scikit-learn (sklearn) 最簡單的方法就是使用pip 安裝它.在你的終端上執行(pip install scikit-learn) 就好啦~ 注意python3.x版本的用戶要使用(pip3 install scikit-learn... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/1-2-install/

• 一般使用

  Sklearn 提供了一張非常有用的流程圖，供我們選擇合適的學習方法。

  • Scikit-Learn 3. 如何選擇機器學習方法

    python3 sklearn 基礎教學教程處理不同問題的時候呢, 我們會要用到不同的機器學習-學習方法. Sklearn 提供了一張非常有用的流程圖,供我們選擇合適的學習方法. 流程圖網址: http: //scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_m... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/2-1-select-method/

  • Scikit-Learn 4. 通用學習模式

    python3 sklearn 基礎 教學教程 本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk4_learning_pattern.py 我們用 sklearn 自己的 iris 的例子實現了一次 KNeighbo... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/2-2-general-pattern/

  • Scikit-Learn 5. sklearn 的 datasets 數據庫

    python3 sklearn 基礎教學教程本節練習代碼:https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk5_datasets.py Sklearn 提供了很多的有用的數據庫,既有真實數據也有你可以編造的數據!特別的強大. da... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/2-3-database/

  • Scikit-Learn 6. model 常用屬性和功能

    python3 sklearn 基礎 教學教程 本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk6_model_attribute_method.py sklearn 的 model 屬性和功能都是高度統一的. 你可... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/2-4-model-attributes/

• 進階使用

  標準化、檢驗神經網路、交叉驗證、保存模型

  • Scikit-Learn 7. normalization 標準化數據

    python3 sklearn 基礎教學教程本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk7_normalization.py normalization 在數據跨度不一的情況下對機器學習有很重要的作用.特別是... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/3-1-normalization/

  • 怎樣檢驗神經網絡 (深度學習)?

    檢驗神經網絡有沒有學習到東西很重要. 應該如何來評價自己的神經網絡, 從評價當中如何改進我們的神經網絡. 其實評價神經網絡的方法, 和評價其他機器學習的方法大同小異. 我們首先說說為什麼要評價,檢驗學習到的神經網絡. 機器學習-簡介系列播放列表: https://www.youtube.com/playlist... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/3-2-A-Evaluate-NN/

  • Scikit-Learn 8. cross validation 交叉驗證1

    python3 sklearn 基礎 教學教程 本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/sklearnTUT/sk8_cross_validation sklearn 中的 cross validation 交叉驗證 對於我們選擇正確... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/3-2-cross-validation1/

  • Scikit-Learn 9. cross validation 交叉驗證2

    python3 sklearn 基礎 教學教程 本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk9_cross_validation2.py sklearn.learning_curve 中的 learning cu... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/3-3-cross-validation2/

  • Scikit-Learn 10. cross validation 交叉驗證3

    python3 sklearn 基礎 教學教程 本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk10_cross_validation3.py 連續三節的 cross validation讓我們知道在機器學習中 va... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/3-4-cross-validation3/

  • Scikit-Learn 11. Save 保存模型

    python3 sklearn 基礎教學教程本節練習代碼: https://github.com/MorvanZhou/tutorials/blob/master/sklearnTUT/sk11_save.py 總算到了最後一次的課程了, 我們練習好了一個model 以後總需要保存和再次預測, 所以保存和讀... 來源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/sklearn/3-5-save/