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Python机器学习——准备篇

[日期:2017-09-13] 来源:简书  作者: [字体: ]

机器学习的分类

  • 监督学习(Supervised Learning)
  • 无监督学习(Unsupervised Learning)
  • 强化学习(Reinforcement Learning, 增强学习)
  • 半监督学习(Semi-supervised Learning)
  • 深度学习(Deep Learning)

Python Scikit-learn

Scikit-learn(http://scikit-learn.org/stable/)将会是我使用Python学习机器学习使用的库。
Scikit-learn库以来Python的numpy,scipy和matplotlib库。

Scikit-learn常用函数

 应用算法
分类 异常检测,图像识别等 KNN,SVM,etc
聚类 图像分割,群体划分等 K-Means,谱聚类,etc
回归 价格预测,趋势预测等 线性回归,SVR,etc
降维 可视化 PCA,NMF,etc

需要在Python中安装的库:

numpy,scipy和matplotlib,这三个安装完成以后才可以安装sklearn库。他们的安装顺序是:
1.numpy
2.scipy
3.matplotib
4.sklearn
pip直接安装往往会报错我们可以通过http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#库名
网址去下载到本地之后使用pip命令去安装



作者:红炉点雪hi
链接:http://www.jianshu.com/p/b272452743a3
來源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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