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Python 机器学习视频课 - 1. Scikit-Learn 上

本节开始一个全新的系列,是整套 Python 第四阶段 (最后一阶段) 的课。我把整套知识体系分成四个模块:

  • Python 基础
  • 数据分析:NumPy, Pandas, SciPy
  • 数据可视化:Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Plotly/Cufflinks, PyEcharts
  • 机器学习:Scikit-Learn, Scikit-Plot, Keras

在 Sklearn 里面有六大任务模块:分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理,如下图从其官网的截屏。

要使用上述六大模块的方法,可以用以下的伪代码,注意 import 后面用的都是一些通用名称如 SomeClassifier, SomeRegressor, SomeModel,具体化的名称由具体问题而定,比如

  • SomeClassifier = RandomForestClassifier
  • SomeRegressor = LinearRegression
  • SomeModel = KMeans, PCA
  • SomeModel = GridSearchCV, OneHotEncoder

上面具体化的例子分别是随机森林分类器、线性回归器、K 均值聚类、主成分分析、网格追踪法、独热编码。

本此课程用以下思路来讲解:

先介绍 Sklearn,从其 API 设计原理出发分析其五大特点:一致性、可检验、标准类、可组合默认值。最后再分析 Sklearn 里面自带数据以及储存格式。

再介绍机器学习,从定义出发引出机器学习四要素:数据、任务、性能度量模型

最后介绍 Sklearn 里面的三大核心 API,包括估计器、预测器转换器。此内容最重要,几乎所有模型都会用到这三大 API。

估计器

预测器

转换器

本文分享自微信公众号 - 王的机器(MeanMachine1031),作者:王圣元

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-07-24

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