Table of Contents[Hide][Show]
Si programmator Python es vel si instrumentum validum quaeras ut machinam discendi in systemate producendo utatur, Scikit-disce bibliotheca est quam Lorem opus est.
Scikit-disce bene documentis et simplicibus uti, utrum novus apparatus ad discendum es, cito surgere et currendo velle, vel maxime uti vis instrumenti investigationis ML ad hodiernum diem.
Permittit tibi ut praedictum exemplar in paucis tantum codicis lineis construas, ac deinde illo exemplo utatur ut notitiae tuae ad summam librariam accedas. Hoc est flexibile et bene cum aliis Python libraries sicut Matplotlib pro charting, NumPy pro vectorizatione ordinata, et pandas pro notitia visualizationis.
In hoc duce omnia quid sit senties, quomodo ea uti possis, cum suis pros et cons.
Quid est Scikit discere,?
Scikit-discendum (etiam sklearn notum) diversam copiam exempla statisticarum et apparatus discendi praebet. Dissimiles plerisque modulis, sklearn in Pythone potius quam C. explicantur. Quamvis in Pythone crescendo, efficientia sklearn illi usui NumPy tribuitur pro summus algebra linearis operationes et ordinatae perficiendi.
Scikit-Learn in parte aestivae Codicis Google creatus est et ex eo vitas decies centena Python-centricae notitiarum phisicorum per mundum simpliciorem fecit. Haec series seriei tendit ad exhibendum bibliothecam et in unum elementum tendens - dataset transfigurationes, quae sunt clavis et gradus vitalis ut antequam exemplar praedictionis evolveret.
Bibliotheca in SciPy (Scientifica Python) innititur, quae institui debet antequam scikit-discere possis. Hic BIBLIOTHECA sequentia continet:
- NumPy: Pythonis vexillum n dimensiva ordinata sarcina
- SciPy: fundamentalis sarcina pro scientificis computandis
- Pandas: Data structurae et analysis
- Matplotlib, potens est 2D / 3D insidiantem bibliotheca
- Sympy: symbolica mathematica
- IPython: Improved interactive console
Applicationes Scikit-discendae bibliothecae
Scikit-discendum est involucrum Pythonis apertum-fontis cum analysi sophisticatis et fodiendi notis. Plethora in algorithms constructa venit ad auxilium te maxime e notitiarum scientiarum inceptis. Bibliotheca Scikit-discenda est his modis adhibita.
1. Regressionem
Analysis regressus est ars statistica pro analysi et comprehendendi nexum inter duas vel plures variabiles. Modus analysi regressionis faciendi adhibita subsidia ad determinandum quae ad elementa pertinent, quae possunt neglecta et quomodo se occurrunt. Regressionem artes, exempli gratia, ad mores melioris notae pretium elit.
Regressionem algorithmorum includit:
- Linear Regression
- Dorso Regressio
- Lassus Spermatophyta
- Decision Arbor Regressio
- Random Forest
- Support Vector Machinis (SVM)
2. Ordo
Modus Classificationis est accessus supervised discendi qui utitur notitia disciplinarum ad cognoscendum categoriam novarum observationum. Algorithmus in Classificatione discit ex dato notitia paro sive animadversiones, ac deinde animadversiones adiectas in unam plurium generum seu coetuum classi- fice. Exempli gratia adhiberi possunt communicationes electronicas ut spamma indicandas vel non.
Classificationem algorithm quae sequuntur includunt:
- logisticae Spermatophyta
- K-proximi
- Support Vector Machina
- Arbor consilium
- Random Forest
3. Clustering
Racemi algorithmi in Scikit-discendo adhibentur ut notitias automatice disponant cum similibus proprietatibus in occiduis. Conglobatio est processus aggregationis copiarum rerum ut in eodem coetu similiores sint illis qui in aliis coetibus. Lorem notitia, exempli gratia, secundum locum suum separari posset.
Ligamina algorithmorum includunt quae sequuntur;
- DB-SCAN
- K-Means
- Mini-Batch K-Means
- Spectrale Clustering
4. Model Electio
Exemplar lectio algorithmi methodos praebent comparandi, confirmandi, eligendi optimas parametros et exempla ad usum in inceptis scientiarum datarum. Data data, exemplar lectionis quaestio est de exemplo statistico e coetu candidatorum exemplorum legendo. In maximis adiunctis, praeiacens notitiarum collectio ratio habetur. Sed negotium etiam experimentorum comprehendere potest ut notitia acquiritur ad exemplar quaestionis delectu apta.
Exemplar lectio modulorum qui accurationem emendare possunt accommodando ambitum includunt:
- Crux-validatio
- Inquisitionis malesuada euismod
- Metrics
5. Dimensionality Reductio
Translatio notitiarum ab spatio dimensiva ad spatium humili dimensivum ita ut humilis dimensiva repraesentatio aliquas notabiles aspectus originalis notitiae conservat, specimen prope ad rationem inhaerentem, extensio dimensiva cognoscitur. Numerus variabilium incerti pro analysi reducitur cum dimensionalitas reducitur. Data extrema, exempli gratia, non considerari potest ad efficientiam visualizationum emendandam.
Dimensionalitas reductionis algorithmus includit quae sequuntur:
- pluma legio
- Analysis principalem Language (agaro PCA)
Scikit installing-discere
NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy, et Pandas instituendae requiruntur antequam Scikit discat. Instituamus eos utentes pituitam ex console (modo in Fenestra opera).
Scikit-disce nunc installare quod bibliothecas requiri instituimus.
Features
Scikit-discendum, interdum sklearn notum, Python toolkit est ad exsequendam machinam discendi exempla et statistica exemplaria. Utamur ea ad multiplicem machinam discentium exempla ad regressionem, classificationem et conglobationem faciendam, necnon instrumenta statistica ad huiusmodi exempla perpendenda. Etiam reductionem dimensionalitatem, pluma delectu, pluma extractionem, ensemble accedit et in actis datis. Horum singula singillatim videbimus.
1. Importat Datasets
Scikit-discebant plures datasets praestructas, ut iris dataset, pretium domus dataset, dataset titanicum, et sic porro. Praecipuae harum notitiarum commoditates sunt quae simplices sunt ad capiendum et ad exempla ML statim explicanda adhiberi possunt. Hae notulae aptae sunt novitiis. Similiter sklearn uti possis ad datastas additas importare. Similiter ea uti potes ad datastas additas importare.
2. Scinditur Dataset pro disciplina et probatione
Sklearn comprehendit facultatem dataset dividendi in segmenta tentandi et discendi. Dilatatio dataset requiritur ad aestimationem praenuntiationis pensatae. Indicare possumus quantum notitiarum nostrarum in hamaxosticho ac probatis datastibus comprehendi debeat. Dataset divisimus utentes fissurae testium tramen ita ut agmen LXXX% notitiarum comprehendat et test copiae XX% habeat. Dataset dividi potest sic:
Linearibus 3. Regressionem
Regressio linearis est machina discendi procuratio substructio ars discendi. Peragit procedere officium. Ex independens independens variabilium regressuum exempla propositum pretii praedictionis praebent. Solet plerumque coniunctionem inter variabilium et praedictionem determinare. Variae regressionis exempla differunt secundum rationem connexionis quam aestimant inter variabiles dependentes et independens, et numerus variabilium independentium adhibendus. Exemplar regressionis linearis simpliciter creare possumus utendo sklearn hoc modo:
4. Regressionem Logistic
Communis categorisatio accessio est regressio logistica. Est in eadem familia ac regressus polynomialis et linearis ac familiae classificantis linearis pertinet. Inventiones regressionis logisticae simplices sunt ad comprehendendum et ad computandum. Eodem modo, sicut regressio linearis, regressio logistica est regressio artificii praefecti. Variabilis output categoricum est, ut 'sola differentia'. Deliberare potest utrum aeger morbus cardiacus sit necne.
Variae quaestiones classificationis, ut deprehensio spamma, solvi possunt per regressionem logisticam. Diabetes praevidens, determinans si consumptor emet productum specificum vel aemulum transibit, dijudicans an user premet in certae vinculi venalitatis nexus, et plures missiones paucae sunt exempla.
5. Decision Arbor
Plurimum et late divisio et vaticinium ars est sententiae arboris. Decisionis arbor est structura arboris quae instar flosculi similis est, cum unaquaque nodi interna testam in attributo repraesentans, quilibet ramus conclusionem testium repraesentat, et uterque nodi folium (nodi terminalis) titulum tenentem.
Cum variabiles dependentes non habent relationem linearem cum differentiis independens, id est cum regressio linearis rectas inventiones non gignit, decisiones arbores prosunt. Objectum DecisionTreeRegressionis simili modo adhiberi potest ad regressionem arboris decisionis utilitas.
6. Random Forest
A temere silva est doctrina apparatus accedere ad solvendum regressionem et constitutiones classificationes. Is utitur ad discendi congressionem, quae ars est quae plures classificas componit ad difficultates perplexas solvendas. Modus silvae temere ex multis arboribus decisionibus constituitur. Ponere applicationes mutui, deprehendere fraudes mores potest, et morbos praevenire tumultus.
7. Confusio Matrix
Confusio matrix est mensa ad designandum exemplar perficiendi classificationis. Sequuntur quatuor verba ad cognoscendam confusionem matricis;
- Vera Positiva: Significat exemplar proiectum prosperum exitum et verum esse.
- Verum Negative: Significat exemplar proiectum malum exitum et verum esse.
- Falsa Positiva: Significat exemplar eventum exspectasse prosperum sed vere negativam.
- Falsus Negative: Significat exemplum eventum exspectasse negativum, eventum vere positivum fuisse.
Confusio matrix exsecutio:
Pros
- Ut suus 'simplex.
- Scikit-disce sarcina perquam accommodata et utilis est, inserviens proposita reali-mundi, sicut dolor morum praedictionem, progressionem neuroimage, et alia huiusmodi.
- Users qui algorithms coniungere volent cum suis rostris, detailed API documenta invenient in loco Scikit-discendi.
- Plurimi auctores, fautores, et magna societas internationalis internationalis subsidium ac custodiunt Scikit-discendum usque ad diem hanc.
Cons
- Non est specimen bene studiorum altissimam.
Conclusio
Scikit-discendum est sarcina critica pro qualibet notitia scientifica habere validam comprehensionem et experientiam cum aliquo. Hic dux te adiuvet utente sklearn data manipulatione. Plures sunt facultates Scikit-discentes quod deteges dum progrediaris per casus tui notitias scientias. Cogitationes tuas in comment.
Leave a Reply