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。
深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过程称为超参数优化。
入门机器学习从来不是一件简单的事。除了成熟的 MOOC，网络上还有海量的免费资源，这里列举了一些曾经对我有帮助的资源：
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包，旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一，Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具，还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。本文将详细介绍Scikit-learn库的特点、常见功能和应用场景，并通过具体案例演示其在Python数据分析中的具体应用。
Selenium是一个Web测试自动化框架，最初是为软件测试人员创建的。它提供了Web驱动程序API，供浏览器与用户操作交互并返回响应。它运行时会直接实例化出一个浏览器，完全模拟用户的操作，比如点击链接、输入表单，点击按钮提交等。所以我们使用它可以很方便的来登录网站和爬取数据。
scikit-learn 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/#
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
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
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。
在人工智能大潮的推动下，机器学习作为一项核心技术，其重要性无需过多强调。然而，如何快速高效地开展机器学习实验与开发，则是许多科研工作者和工程师们面临的挑战。Python作为一种简洁易读、拥有丰富科学计算库的编程语言，已广泛应用于机器学习领域。而在Python的众多机器学习库中，Scikit-learn以其全面的功能、优良的性能和易用性，赢得了众多用户的喜爱。在本篇文章中，我们将深入探讨Scikit-learn的使用方法和内部机制，帮助读者更好地利用这一工具进行机器学习实验。
【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
在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。
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
Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，在数据科学与机器学习领域得到了广泛应用。其丰富的库和工具集使得数据处理、分析、建模和部署变得更加高效。在这篇文章中，我们将深入探讨Python在数据科学与机器学习中的应用，涵盖数据科学的基本概念、常用的数据科学库、数据预处理与特征工程、模型构建与评估、超参数调优、模型部署与应用，以及一些实际应用示例。
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
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
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，
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
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
本文介绍在Anaconda环境中，安装Python语言scikit-learn模块的方法。
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。
最近在使用Python的机器学习库scikit-learn（sklearn）进行交叉验证时，遇到了一个警告信息："sklearn\cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18"。这个警告信息表明使用到的模块在0.18版本中已被弃用。在本文中，我将分享如何解决这个警告信息的问题。
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
距Scikit-Learn第一版发布已经有14年了，经历了24个beta版本，2021年9月它终于发布了1.0版本。Scikit-Learn已经被数千家公司、数据科学家、研究人员使用了很长一段时间，每个人都认为它是通用机器学习最广泛的框架。但是它刚刚才发布了1.0版，这听起来是不是很令人诧异。
我们在应用机器学习模型时，除了最终效果，也非常关注它们的性能。而机器学习模型的性能，不仅仅取决于我们的应用方式（特征多少、模型复杂度），也和硬件息息相关。
随着 AI 技术快速发展，各种理论与实践层出不穷，它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域，从我们如何交流到用于交通的手段。作为开发者或者学习者，在开始构建机器学习应用程序之前，从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务，日前，有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。
我在一家数据科学培训公司工作。对于学员，我常常给出的建议并不是推荐库或者工具，而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家，确定自己的方向。
近日，一个在 GitHub 上开源即收获了 3700+ Star 的项目，引起了营长的注意。据介绍，该项目以 TensorFlow 和 Scikit-learn 的机器学习框架的基础库为例，详细介绍了如何成为一名机器学习工程师的成长路径。
原文 | https://towardsdatascience.com/10-things-you-didnt-know-about-scikit-learn-cccc94c50e4f
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
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
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
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
在进行机器学习项目开发时，我们常常会使用到scikit-learn这个强大的机器学习库。然而，有时候我们会在导入sklearn.cross_validation模块时遇到ModuleNotFoundError错误，提示找不到该模块。本文将介绍解决这个错误的方法。
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有标准化和简单的接口，用于数据预处理和模型训练、优化以及评估。
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-
那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢？想象一下如果我们使用 ML 框架（scikit-learn\XGBoost\LightGBM）训练了一个模型，现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中，那么我们肯定需要考虑这些问题：
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
就在几天前，著名的机器学习框架scikit-learn在pypi上释放了其1.0rc1版本，这里给大家科普一下，版本号中的rc是Release Candidate的简称，代表当前的版本是一个候选发布版本，一旦到了这个阶段，scikit-learn对于1.0版本的开发设计就基本上不会再新增功能，而是全力投入到查缺补漏的测试中去也就意味着：
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域，因此必须检查模型的拟合优度。
“ Python 是一种通用的编程语言，广泛用于人工智能项目开发。它有很多可用的库，可以帮助开发人员构建各种人工智能应用程序，如自然语言处理和机器学习。在本文中，我们将介绍一些最流行的 Python 库，以及它们在人工智能项目开发中的应用。”
近年来，机器学习和数据科学领域取得了巨大的发展，成为解决现实世界问题的有力工具。Python作为一种高级编程语言，广泛应用于机器学习和数据科学开发中，因其简洁、易读的语法以及丰富的生态系统而备受青睐。本文将介绍如何在Python中进行机器学习和数据科学开发，并提供一些实用的代码示例。
有几个 Python 库提供一系列机器学习算法的实现。最著名的是 Scikit-Learn，一个提供大量常见算法的高效版本的软件包。 Scikit-Learn 的特点是简洁，统一，流线型的 API，以及非常实用和完整的在线文档。这种一致性的好处是，一旦了解了 Scikit-Learn 中一种类型的模型的基本用法和语法，切换到新的模型或算法就非常简单。
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