有学员向我提问，咨询有没有关于模型可视化的一些工具推荐。特意找了一下资料，这就给大家介绍一个非常好用的Python可视化工具-scikit-plot，专门用于模型结果的可视化展示，功能比较简单易懂。
本人在写论文的时候，很多图片是用matplotlib和seaborn画的，但是，我还有一个神器，Scikit-plot，通过这个神器，画出了更加高大上的机器学习图，本文对Scikit-plot做下简单介绍。（作者：黄海广）
https://github.com/reiinakano/scikit-plot
Zotero作为一款协助科研工作者收集、管理以及引用研究资源的免费软件，如今已被广泛使用。此篇使用说明主要分享引用研究资源功能，其中研究资源可以包括期刊、书籍等各类文献和网页、图片等。欢迎所有共同学习使用的朋友提供批评意见或补充使用经验。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib，就衍生出 Scikit-Plot。
AI 研习社消息：业内知名数据科学网站 KDnuggests，昨日评选出了四月份“你不可忽视的五个机器学习项目”。 你可能没听过它们，但今天或许会考虑上手。至于那些不同生态、不同编程语言的工具——对于高手而言，即便没有使用需求，借鉴它们的代码执行也能为自己的产品开发带来许多灵感。 AI 研习社提醒：顺序与重要性无关。 Scikit-plot 一帮缺乏艺术细胞的数据科学家，在某年某月某天突然心怀恐惧地意识到：可视化是数据科学最关键的东西之一，而不仅仅是一个加分项。 这就导致了 Scikit-plot 的诞
scikit-learn (sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后，常见的操作是对模型进行可视化，则需要使用Matplotlib进行展示。
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：
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。
本文是 Python 系列的第十五篇，也是深度学习框架的 Keras 下篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
这只AI画家来自日本，是Reiichiro Nakano (中野君) 的调教产物，在推特上近8万浏览，收获了2,600多赞：
Classification Report: 用视图的方式呈现精确率，召回率和F1值
Author: shizhixin Blog: http://blog.csdn.net/shizhixin Weibo：http://weibo.com/zhixinshi Email: zstarstone@163.com Date: 2016-04-19 Note: 本笔记是机器学习算法笔记系列之深入理解主成分分析PCA的实现篇，有自己写的Python实现版本的PCA，同时有调用scikit-learn接口进行实现PCA。
越来越多的客户不再使用信用卡服务，银行的经理对此感到不安。如果有人能为他们预测哪些客户即将流失，他们将不胜感激，因为这样他们可以主动向客户提供更好的服务，并挽回这些即将流失的客户。
1、问题背景 使用scikit-learn库的SVM分类算法（RBF核）时，在使用该页面上提供的示例http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_iris.html时，我们使用标准差为10的正态分布数据创建了自己的图形，而不是鸢尾花数据。生成的图形如下：
在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行等金融机构）， 造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。
任务需求：现有140w个某地区的ip和经纬度的对应表，根据每个ip的/24块进行初步划分，再在每个区域越100-200个点进行细致聚类划分由于k值未知，采用密度的Mean Shift聚类方式。
选自MACHINE LEARNING MASTERY 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：程耀彤、李泽南 测试数据集是小型的专用数据集，它可以让你测试一个机器学习算法或测试工具。数据集中的数据有完整的定义（例如线性或非线性）使你可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。 在本教程中，你将学习测试问题及如何在 Python 中使用 scikit-learn 进行测试。 完成本教程后，你将知道： 如何生成多
本文是 Python 系列的第十四篇，也是深度学习框架的 Keras 中篇，离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 Yellowbrick 是一套名为「Visualizers」的视觉诊断工具，它扩展了 Scikit-Learn API 以允许我们监督模型的选择过程。简而言之，Yel
在数据科学和机器学习领域，Python以其简洁的语法和强大的库支持，成为了许多开发者和研究者的首选语言。而在众多Python机器学习库中，scikit-learn以其易用性、灵活性和强大的算法集合，成为了最受欢迎的库之一。本文将深入探讨scikit-learn的原理和应用，并通过项目案例展示其在实际问题解决中的强大能力。
正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。
算法：F检验和互信息是前者仅仅反映线性依赖关系，后者反映变量之间的任何类型(包括线性和非线性关系)的相关性，和F检验相似，既可以做回归，也可以做分类，并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif（互信息分类）和feature_selection.mutual_info_regression（互信息回归）。
AI 科技评论按：随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。
Scikits 是小型的独立项目，以某种方式与 SciPy 相关，但不属于 SciPy。 这些项目不是完全独立的，而是作为一个联合体在伞下运行的。 在本章中，我们将讨论几个 Scikits 项目，例如：
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。
链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html#feature-selection
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有一个标准化和简单的接口用来预处理数据和进行模型的训练，优化和评估。
对于创建可视化任务，scikit-learn 推出了一个全新 plotting API。
上次的 ITA 项目开始接触机器学习相关的知识，从本文开始，我将学习并介绍机器学习最常用的几种算法，并使用 scikit-learn 相关模型完成相关算法的 demo。
Pycaret是Python中的一个开源可自动化机器学习工作流程的低代码机学习库。它是一种端到端的机器学习和模型管理工具。要了解有关Pycaret的更多信息，可以查看官方网站或GitHub。
关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和OneHot。
关于作者：Milter，一名机器学习爱好者、NLP从业者、终生学习者，欢迎志同道合的朋友多多交流。https://www.yuque.com/liwenju/kadtqt/nbeiv3
之前一直想在Ubuntu下搭建一个机器学习的框架，由于忙于各种事情一直拖到先在。终于在上周成功的在Ubuntu下搭建了scikit-learn的学习矿机。 首先介绍一下scikit-learn 机器学习框架，他是非常流行的开源机器学习框架，基于Python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/，在上面可以找到相关的
很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。
曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中，詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念，让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉，在某种程度上，它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适，但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。
使用 utils.discovery.all_displays 查找可用的 API。
随着机器学习在各个领域的广泛应用，Python成为了一个备受欢迎的机器学习工具之一。在众多机器学习库中，Scikit-learn因其简单易用、功能强大而备受青睐。本文将介绍Scikit-learn的基本概念，以及如何在Python中使用它进行机器学习的实践。
就像朴素贝叶斯（之前在朴素贝叶斯分类中讨论）是分类任务的一个很好的起点，线性回归模型是回归任务的一个很好的起点。 这些模型受欢迎，因为它们可以快速拟合，并且非常可解释。 你可能熟悉线性回归模型的最简单形式（即使用直线拟合数据），但是可以扩展这些模型，来建模更复杂的数据行为。
In this recipe, we'll use the Gaussian process for regression. In the linear models section,we saw how representing prior information on the coefficients was possible using Bayesian Ridge Regression.
【导读】哥伦比亚大学老师Andreas C. Müller同时也是著名机器学习Python包scikit-learn的主要贡献者 Andreas Muller 和 Reonomy 公司数据科学家 Sarah Guido 的新书《Python机器学习导论》（Introduction to machine learning with Python）从实战角度出发带你用Python快速上手机器学习方法。随书同时提供代码和Jupyter Notebook，可以让你动手调试改进。 请关注专知公众号（扫一扫最下面专知
从本周开始，推送一个系列关于 Python 机器学习 。为了保证内容的原汁原味。我们采取全英的推送。希望大家有所收获。提高自己的英语阅读能力和研究水平。 In this exercise, we'll be using support vector machines (SVMs) to build a spam classifier. We'll start with SVMs on some simple 2D data sets to see how they work. Then we'll do
作者：xiaoyu，数据爱好者 Scikit-learn此次发布的版本为0.22。我浏览了一下，此次版本除了修复之前出现的一些bug，还更新了很多新功能，不得不说更加好用了。下面我把我了解到主要的几个最新功能和大家分享一下。
正如IDC所指出的，数字信息将飙升至175ZB，而这些信息中的巨大一部分是图片。数据科学家需要（预先）测量这些图像，然后再将它们放入人工智能和深度学习模型中。在愉快的部分开始之前，他们需要做重要的工作。
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