sklearn系列之----开山篇

最近在学习深度学习,之前搞了段时间的caffe,但是caffe的优点在classification,对于想学习DL的我们还是需要从基础的学起,比如regression、clustring、dimensionality reduction等。 基础的教学视频可以观看Andrew NG的机器学习公开课; 在python包上,做基础的DL的最火的可能就是scikit-learn,也就是sklearn,我准备对这个包写一个系列的教程,此次作为这系列教程的开山篇。

安装sklearn

官网是这样说的: Scikit-learn requires: Python (>= 2.6 or >= 3.3), NumPy (>= 1.6.1), SciPy (>= 0.9). 如果这些依赖你都安装好了,可以使用:

pip install -U scikit-learn

安装完sklearn之后,可以测试下,也就是import一下:

>> import sklearn

或者:

>> pip list  | grep scikit-learn #可以列出你所有的python包

如果不提示错误就是装好了,可以使用了。

sklearn资源

(1)官网 sklearn官网 (2)源码git地址 Github地址 (3)官网教程 Tutorial

这篇就先到这,下次继续啦。

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