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（網(wǎng)址見我的博文python、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析） numpy、scipy、scikit-learn三個已打包，順序逐個安裝。oVD紅軟基地

軟件介紹

Python3.2安裝scikit-learn機器學(xué)習包是機器學(xué)習算法在近幾年大數(shù)據(jù)點燃的熱火熏陶下已經(jīng)變得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理論，叫你喊上一兩個著名算法的名字，你也能昂首挺胸脫口而出。當然了，算法之林雖大，但能者還是有限，能適應(yīng)某些環(huán)境并取得較好效果的算法會脫穎而出，而表現(xiàn)平平者則被歷史所淡忘。隨著機器學(xué)習社區(qū)的發(fā)展和實踐驗證，這群脫穎而出者也逐漸被人所認可和青睞，同時獲得了更多社區(qū)力量的支持、改進和推廣。oVD紅軟基地
以最廣泛的分類算法為例，大致可以分為線性和非線性兩大派別。線性算法有著名的邏輯回歸、樸素貝葉斯、最大熵等，非線性算法有隨機森林、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、核機器等等。線性算法舉的大旗是訓(xùn)練和預(yù)測的效率比較高，但最終效果對特征的依賴程度較高，需要數(shù)據(jù)在特征層面上是線性可分的。因此，使用線性算法需要在特征工程上下不少功夫，盡量對特征進行選擇、變換或者組合等使得特征具有區(qū)分性。而非線性算法則牛逼點，可以建模復(fù)雜的分類面，從而能更好的擬合數(shù)據(jù)。oVD紅軟基地
那在我們選擇了特征的基礎(chǔ)上，哪個機器學(xué)習算法能取得更好的效果呢？誰也不知道。實踐是檢驗?zāi)膫�好的不二標準。那難道要苦逼到寫五六個機器學(xué)習的代碼嗎？No，機器學(xué)習社區(qū)的力量是強大的，碼農(nóng)界的共識是不重復(fù)造輪子！因此，對某些較為成熟的算法，總有某些優(yōu)秀的庫可以直接使用，省去了大伙調(diào)研的大部分時間。oVD紅軟基地
基于目前使用python較多，而python界中遠近聞名的機器學(xué)習庫要數(shù)scikit-learn莫屬了。這個庫優(yōu)點很多。簡單易用，接口抽象得非常好，而且文檔支持實在感人。本文中，我們可以封裝其中的很多機器學(xué)習算法，然后進行一次性測試，從而便于分析取優(yōu)。當然了，針對具體算法，超參調(diào)優(yōu)也非常重要。oVD紅軟基地

軟件說明

Python3.2安裝scikit-learn機器學(xué)習包是Python的一個開源機器學(xué)習模塊，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模塊之上。值得一提的是，scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年發(fā)起的一個Google Summer of Code項目，從那時起這個項目就已經(jīng)擁有很多的貢獻者了，而且該項目目前為止也是由一個志愿者團隊在維護著。oVD紅軟基地

相關(guān)介紹

　　scikit-learn的安裝方法有很多種，而且也是適用于各種主流操作系統(tǒng)，scikit-learn主頁上也分別詳細地介紹了在不同操作系統(tǒng)下的三種安裝方法，具體安裝詳情請移步至 installing scikit-learn。oVD紅軟基地
　　在這里，首先向大家推薦一款學(xué)習Python的強大的開發(fā)環(huán)境python(x，y)。python(x，y)是一個基于python的科學(xué)計算軟件包，它包含集成開發(fā)環(huán)境Eclipse和Python開發(fā)插件pydev、數(shù)據(jù)交互式編輯和可視化工具spyder，而且還內(nèi)嵌了Python的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫numpy和高級數(shù)學(xué)庫scipy、3D可視化工具集MayaVi、Python界面開發(fā)庫PyQt、Python與C/C++混合編譯器SWIG。除此之外，python(x，y)配備了豐富齊全的幫助文檔，非常方便科研人員使用。oVD紅軟基地
　　對于像樓主這樣，在學(xué)校習慣了用Matlab仿真搞科研的學(xué)生而言，python(x，y)是學(xué)習Python的一個絕佳選擇，其中內(nèi)嵌的spyder提供了類似于Matlab的交互界面，可以很方便地使用。python(x，y)的下載請點擊這里：python(x，y)下載。oVD紅軟基地
　　由于scikit-learn是基于NumPy、SciPy和matplotlib模塊的，所以在安裝scikit-learn之前必須要安裝這3個模塊，這就很麻煩。但是，如果你提前像樓主這樣安裝了python(x，y)，它本身已經(jīng)包含上述的模塊，你只需下載與你匹配的scikit-learn版本，直接點擊安裝即可。oVD紅軟基地
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