原文:http://www.dataiku.com/blog/2015/09/28/interview-grisel-part1.html 译文:http://www.csdn.net/article/2015-10-11/2825882 (编译/刘帝伟 审校/朱正贵、赵屹华 责编/周建丁) 译者简介:刘帝伟,中南大学软件学院在读研究生,关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作,主要研发scikit-learn,使用Python语言编
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文,详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中,作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作,主要研发scikit-learn,使用Python语言编写的最流行的机器学习库之一。OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对OG进行了一次访谈,很幸运,我得到这个机会去旁听。 在上一篇博文里(CSDN译文:[访谈] Olivier Grisel谈scikit-learn和机器学习技术的未来),我记录了谈话的内容,他们主要探讨了scikit-learn和MLli
Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作,主要研发scikit-learn,使用Python语言编写的最流行的机器学习库之一。OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对OG进行了一次访谈,很幸运,我得到这个机会去旁听。 在上一篇博文里(CSDN[注]译文:[访谈] Olivier Grisel谈scikit-learn和机器学习技术的未来),我记录了谈话的内容,他们主要探讨了scikit-learn和
在以前的一篇博文里,我讨论过如何将随机森林算法转化为一个“白盒”,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即 我多次想找相关的代码。然而,绝大多数的随机森林算法库(包括scikit-learn)不暴
今年的PyCon于4月9日在加拿大蒙特利尔召开,凭借快速的原型实现能力, Python在学术界得到了广泛应用。最近其官方网站发布了大会教程部分的视频和幻灯片,其中有很多(接近一半数量)跟数据挖掘和机器学习相关的内容,本文对此逐一介绍。 如何形式化一个科学问题然后用Python进行分析 目前有很多很强大Python数据挖掘库,比如Python语言的交互开发环境IPython,Python机器学习库Scikit-learn和网络库NetworkX等。但是却没有一个教程告诉人们该如何将自己的问题很好的形式化处理,
这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记:大数据测试 整个学习笔记以短文为主,记录一些关键信息和思考 预计每周一篇短文进行记录,可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号:开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具,个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能 主要工具有以下(包括但不限于): numpy pandas SciPy Scikit-L
如果你是一名Python程序员,或者你正在寻找一个强大的库,可以将机器学习运用到实际系统中,那么你要认真考虑一下scikit-learn。
基于SciPy,目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本,它们被统一称为Scikits,即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。 Scikit-learn项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起,需要NumPy和SciPy等其他包的支持,是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。 和其他众多的开源项目一样,Scikit-learn目前主要由社区成员自发进行维护
谢谢大家的支持!现在该公众号开通了评论留言功能,你们对每篇推文的留言与问题,可以通过【写评论】给圈主留言,圈主会及时回复您的留言。 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为最给力的Python机器学习库(library)了。scikit-learn支持的机器学习算法包括分类,回归,降维和聚类。还有一些特征提取(extracting features)、数据处理(processing data)和模型评估(evaluating models)的模块。作为Scipy库的扩展,scikit-le
几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者
原文标题:How to Generate Test Datasets in Python with Scikit-learn 作者:Jason Brownlee 翻译:笪洁琼 校对:顾佳妮 本文教大家在测试数据集中发现问题以及在Python中使用scikit学习的方法。 测试数据集是一个小型的人工数据集,它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质,如线性或非线性,这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数,用于从结构化的测试问题
安装 scikit-learn Scikit-Learn是基于python的机器学习模块,包涵聚类、分类、回归等数学分析模型,可以用于数据预处理、数据处理及数学模型检验等多种用途,是Python机器学习的必备选择。 Scikit-learn 要求 Python (>= 2.7 or >= 3.3), NumPy (>= 1.8.2), SciPy (>= 0.13.3). 使用pip安装函数库 pip是python下的包管理工具,可用于函数库的管理与安装。进入终端或命令行,安装scipy、numpy、sci
几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听。Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者,因此他们两个详细地讨论了Olivier的工作和其它技术的发展。这是采访的第一部分。 Olivier Grisel 和 scikit-learn FD:Olivier,你作为scikit-learn的主要贡献者已经有一段时间了。你可以告诉我们一些关于你的贡献么? OG:大概是2010年,我就开始做scikit-
如果你是一名Python程序员,并且你正在寻找一个强大的库将机器学习引入你的项目,那么你可以考虑使用Scikit-Learn库。
Scikit-learn 简介 官方的解释很简单: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于,不需要写任何与问题相关的特定代码,泛型算法就能告诉你一些关于数据的秘密。 Scikit-learn的优点 1、构建于现有的NumPy(基础n维数组包),SciPy(科学计算基础包), matplotlib(全面的2D/3D画图),IPython(加强的交互解释器),Sy
进阶篇 机器学习算法 本篇是使用 Python 掌握机器学习的 7 个步骤系列文章的下篇,如果你已经学习了该系列的上篇基础篇:从 0 到 1 掌握 Python 机器学习(附资源),那么应该达到了令人
整理 | 费棋 近日,Scikit-Learn 中文文档已由开源组织 ApacheCN 完成校对。该中文文档依然包含了 Scikit-Learn 基本功能的六大部分:分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理,并提供了完整的使用教程与 API 注释。 Scikit-Learn 项目最早由数据科学家 David Cournapeau 在 2007 年发起,是 Python 语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架,需要 NumPy 和 SciPy 和 Matplotlib 等其他包的支
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