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1、是基于 python 語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。
SKlearn主要用Python編寫，建立在 Numpy、Scipy、Pandas和Matplotlib 的基礎(chǔ)上，也用 Cython編寫了一些核心算法來(lái)提高性能。
2、有六大功能模塊，分別是分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇和數(shù)據(jù)處理。
分類（Classification）：識(shí)別樣本屬于哪個(gè)類別，常用算法有 SVM（支持向量機(jī)）、nearest neighbors（最近鄰）、random forest（隨機(jī)森林）
回歸（Regression）：預(yù)測(cè)與對(duì)象相關(guān)聯(lián)的連續(xù)值屬性，常用算法有 SVR（支持向量機(jī)）、 ridge regression（嶺回歸）、Lasso
聚類（Clustering）：對(duì)樣本進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的自動(dòng)分類，常用算法有 k-Means（k均值）、spectral clustering（特征聚類）、mean-shift（均值漂移）
數(shù)據(jù)降維（Dimensionality reduction）：減少相關(guān)變量維數(shù)，常用算法有 PCA（主成分分析）、feature selection（特征選擇）、non-negative matrix factorization（非負(fù)矩陣分解）
模型選擇（Model Selection）：比較，驗(yàn)證，選擇參數(shù)和模型，常用模塊有 grid search（網(wǎng)格搜索）、cross validation（交叉驗(yàn)證）、 metrics（度量）
數(shù)據(jù)處理（Preprocessing）：特征提取和歸一化，常用模塊有 preprocessing（預(yù)處理），feature extraction（特征提?。?/p>
這六個(gè)功能模塊涉及 4類算法，分類、回歸 屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，聚類屬于非監(jiān)督學(xué)習(xí)。
以上就是Python中SKlearn的介紹，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
本文題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python中SKlearn是什么
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