Samouczek uczenia maszynowego ze Scikit-learn

1. Jak się nauczyć Scikit Learn?
2. Jak używać Scikit w Pythonie?
3. Powinienem nauczyć się Scikit czy TensorFlow?
4. Jak zbudować klasyfikator uczenia maszynowego w Pythonie za pomocą Scikit Learn?
5. Jak zaimportować Scikit Learn?
6. Do czego służy Scikit Learn?
7. Dlaczego NumPy jest używany w Pythonie?
8. Co to jest fit () w Pythonie?
9. Czy nauka Scikit jest łatwa?
10. Czy PyTorch jest lepszy niż TensorFlow?
11. Czego lepiej się uczyć PyTorch lub Scikit?
12. Czy Scikit Learn jest tego warta?

Jak się nauczyć Scikit Learn?

Scikit-Learn Tutorials

1. Konfiguracja samouczka.
2. Ładowanie zestawu danych 20 grup dyskusyjnych.
3. Wyodrębnianie funkcji z plików tekstowych.
4. Szkolenie klasyfikatora.
5. Budowa rurociągu.
6. Ocena wydajności na zestawie testowym.
7. Strojenie parametrów za pomocą wyszukiwania sieci.
8. Ćwiczenie 1: Identyfikacja języka.

Jak używać Scikit w Pythonie?

Oto kroki tworzenia pierwszego losowego modelu lasu za pomocą Scikit-Learn:

1. Skonfiguruj swoje środowisko.
2. Importuj biblioteki i moduły.
3. Załaduj dane czerwonego wina.
4. Podziel dane na zbiory uczące i testowe.
5. Zadeklaruj kroki wstępnego przetwarzania danych.
6. Zadeklaruj hiperparametry do dostrojenia.
7. Dostrój model za pomocą potoku walidacji krzyżowej.

Powinienem nauczyć się Scikit czy TensorFlow?

TensorFlow naprawdę błyszczy, jeśli chcemy zaimplementować algorytmy głębokiego uczenia, ponieważ pozwala nam wykorzystać GPU do bardziej wydajnego treningu. ... Tensorflow jest używany głównie do uczenia głębokiego, a Scikit-Learn do uczenia maszynowego.

Jak zbudować klasyfikator uczenia maszynowego w Pythonie za pomocą Scikit Learn?

Możesz uruchamiać krótkie bloki kodu i szybko wyświetlać wyniki, co ułatwia testowanie i debugowanie kodu.

1. Krok 1 - Importowanie Scikit-learn. ...
2. Krok 2 - Importowanie zestawu danych Scikit-learn. ...
3. Krok 3 - Organizowanie danych w zbiory. ...
4. Krok 4 - Budowanie i ocena modelu. ...
5. Krok 5 - Ocena dokładności modelu.

Jak zaimportować Scikit Learn?

Aby zainstalować pip, uruchom następujące polecenie w terminalu:

1. pip install scikit-learn.
2. conda install scikit-learn.
3. import sklearn.
4. # Importuj scikit ucz się od sklearn importuj zestawy danych # Załaduj dane iris = zestawy danych.load_iris () # Wydrukuj kształt danych, aby potwierdzić załadowanie danych print (iris.dane.kształt)

Do czego służy Scikit Learn?

Scikit-learn to prawdopodobnie najbardziej przydatna biblioteka do uczenia maszynowego w Pythonie. Biblioteka sklearn zawiera wiele wydajnych narzędzi do uczenia maszynowego i modelowania statystycznego, w tym klasyfikacji, regresji, grupowania i redukcji wymiarowości.

Dlaczego NumPy jest używany w Pythonie?

NumPy ma na celu zapewnienie obiektu tablicy, który jest do 50 razy szybszy niż tradycyjne listy Pythona. Obiekt tablicy w NumPy nazywa się ndarray, zapewnia wiele funkcji pomocniczych, które sprawiają, że praca z ndarray jest bardzo łatwa. Tablice są bardzo często używane w nauce o danych, gdzie szybkość i zasoby są bardzo ważne.

Co to jest fit () w Pythonie?

Metoda fit () przyjmuje dane uczące jako argumenty, którymi może być jedna tablica w przypadku uczenia się nienadzorowanego lub dwie tablice w przypadku uczenia się nadzorowanego. Zauważ, że model jest dopasowany za pomocą X i y, ale obiekt nie ma odniesienia do X i y .

Czy nauka Scikit jest łatwa?

Scikit-learn zapewnia szeroki wybór nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia się. A co najważniejsze, jest to zdecydowanie najłatwiejsza i najczystsza biblioteka ML.

Czy PyTorch jest lepszy niż TensorFlow?

Dlatego PyTorch jest bardziej pythonowym frameworkiem, a TensorFlow wydaje się zupełnie nowym językiem. Różnią się one znacznie w obszarach oprogramowania w zależności od używanego frameworka. TensorFlow zapewnia sposób implementacji dynamicznego wykresu przy użyciu biblioteki o nazwie TensorFlow Fold, ale PyTorch ma ją wbudowaną.

Czego lepiej się uczyć PyTorch lub Scikit?

PyTorch vs Scikit-Learn

Jednak chociaż Sklearn jest głównie używany do uczenia maszynowego, PyTorch jest przeznaczony do głębokiego uczenia się. Sklearn jest dobry do definiowania algorytmów, ale tak naprawdę nie może być używany do kompleksowego uczenia głębokich sieci neuronowych. Łatwość użycia: Niewątpliwie Sklearn jest łatwiejszy w użyciu niż PyTorch.

Czy Scikit Learn jest tego warta?

Jako biblioteka Pythona do uczenia maszynowego, z celowo ograniczonym zakresem, Scikit-learn jest bardzo dobra. Posiada szeroki asortyment sprawdzonych algorytmów ze zintegrowaną grafiką. Jest stosunkowo łatwy w instalacji, nauce i obsłudze oraz ma dobre przykłady i samouczki.