开发框架
Sklearn

一个开源的基于python语言的机器学习工具包。

介绍

Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上,里面的 API 的设计非常好,所有对象的接口简单,很适合新手上路。

在工程应用中,用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低,这样不仅耗时耗力,还不一定能够写出构架清晰,稳定性强的模型。更多情况下,是分析采集到的数据,根据数据特征选择适合的算法,在工具包中调用算法,调整算法的参数,获取需要的信息,从而实现算法效率和效果之间的平衡。而sklearn,正是这样一个可以帮助我们高效实现算法应用的工具包。

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

分类:识别某个对象属于哪个类别,常用的算法有:SVM(支持向量机)、nearest neighbors(最近邻)、random forest(随机森林),常见的应用有:垃圾邮件识别、图像识别。

回归:预测与对象相关联的连续值属性,常见的算法有:SVR(支持向量机)、 ridge regression(岭回归)、Lasso,常见的应用有:药物反应,预测股价。

聚类:将相似对象自动分组,常用的算法有:k-Means、 spectral clustering、mean-shift,常见的应用有:客户细分,分组实验结果。

降维:减少要考虑的随机变量的数量,常见的算法有:PCA(主成分分析)、feature selection(特征选择)、non-negative matrix factorization(非负矩阵分解),常见的应用有:可视化,提高效率。

模型选择:比较,验证,选择参数和模型,常用的模块有:grid search(网格搜索)、cross validation(交叉验证)、 metrics(度量)。它的目标是通过参数调整提高精度。

预处理:特征提取和归一化,常用的模块有:preprocessing,feature extraction,常见的应用有:把输入数据(如文本)转换为机器学习算法可用的数据。

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