1、高性能机器学习与Scikit-learn入门

最新推荐文章于 2025-10-26 16:37:30 发布
最新推荐文章于 2025-10-26 16:37:30 发布
阅读量31 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： scikit-learn实战精粹 文章标签： 高性能机器学习 Scikit-learn NumPy
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lambda/article/details/151307279

高性能机器学习与Scikit-learn入门

1. 作者与资源介绍

1.1 作者简介

  • Julian Avila ：是金融和计算机视觉领域的程序员与数据科学家，毕业于麻省理工学院（MIT）数学系，曾研究量子力学计算。他中学就开始编程，有多个令人印象深刻的项目，如基于GPU的神经网络视频大规模人脸识别系统、识别图片中神经元部分以及股票交易程序等。他非常感谢妻子Karen、女儿Annelise和Sofia的支持，也感谢Bo Morgan建议他使用scikit-learn，以及许多给予他帮助和启发的人。
  • Trent Hauck ：是西雅图地区的数据科学家，毕业于堪萨斯大学，著有《Instant Data Intensive Apps with pandas How-to》。

1.2 相关资源

  • 支持文件与下载 ：可访问 www.PacktPub.com 获取支持文件和下载相关内容。还可将纸质书升级为电子书版本，有PDF和ePub文件可选，联系service@packtpub.com了解详情。
  • Mapt平台 ：通过 https://www.packtpub.com/mapt 可获取最热门的软件技能，能访问所有Pa
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
Python与机器学习库Scikit-learn实战
吃不胖.
08-09 503
Scikit-learn是机器学习的一个开源Python库，它提供了许多算法和工具，可以帮助我们进行数据挖掘和机器学习。在本文中，我们将介绍Python和Scikit-learn的一些基础知识，并展示如何使用这两种工具进行机器学习实战。在本文中，我们介绍了Python和Scikit-learn的基础知识，并使用一个实战案例，展示了如何使用Scikit-learn进行数据挖掘和机器学习。Python有丰富的标准库和第三方库，拥有非常广泛的应用领域，包括数据科学、机器学习、Web开发等。
机器学习之scikit-learn基础教程
qq_43341279的博客
04-24 1400
6. 交叉验证：交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成k个子集，轮流将其中一个子集作为验证集，其余子集作为训练集，重复训练和验证过程，最后取平均值作为模型的性能指标。本文作为scikit-learn基础教程，介绍了scikit-learn的安装与配置、核心概念、常用算法和模型、数据预处理、模型评估以及实战案例等。2. 模型：模型是机器学习算法的实现，它通过学习数据集的特征和目标变量之间的关系来进行预测。5. 测试：测试是最终评估模型性能的过程，使用独立的数据集作为测试集来评估模型的预测性能。
Python机器学习(scikit-learn)：scikit-learn 简介
谢TS的博客
05-30 1755
scikit-learn 是基于 Python 语言的用于预测数据分析的简单高效机器学习库。它提供了用于机器学习的算法，包括 分类、回归、降维 和 聚类。它也提供了用于数据预处理、提取特征、优化超参数和评估模型的模块。scikit-learn 基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。开源，商业可用 - BSD 许可证。
【机器学习篇】01day.python机器学习篇Scikit-learn入门
打瓦打go打劫打三角洲，无聊喜欢打火影
07-31 1232
本文系统介绍了机器学习的基本概念、发展历史、分类方法和应用场景。首先阐述了机器学习的定义，即让计算机从数据中学习规律并进行预测。其次梳理了机器学习60多年的发展历程，从早期的图灵测试到当今深度学习的蓬勃发展。重点讲解了机器学习的四种分类：监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习，并列举了各类别的典型算法。随后详细介绍了机器学习在自然语言处理、医疗诊断、金融风控等领域的广泛应用。此外，还介绍了Python机器学习工具Scikit-learn的安装使用，以及如何获取和处理机器学习数据集.
Python机器学习：Scikit-learn入门指南
BXA
05-17 1655
Scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具库，它提供了诸如分类、回归、聚类等常用机器学习任务的 API，同时提供了许多常用的数据预处理工具和数据可视化工具。Scikit-learn 的设计旨在与 NumPy、SciPy 和 matplotlib 工具一起使用，因此可以轻松地与这些库进行集成。
《Python机器学习基础教程》第一章机器学习入门1.5 scikit-learn简介：为什么scikit-learn是机器学习初学者的首选库
03-17 2088
scikit-learn是一个基于Python的开源机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和Matplotlib之上。scikit-learn提供了简单而有效的工具，用于数据挖掘和数据分析。该库的设计目标是让机器学习变得简单易用，同时保持高性能。
机器学习初学者指南：Scikit-Learn基础到实战
萧鼎的博客
10-30 1430
Scikit-Learn是一个简单且高效的工具库，专为Python语言设计，提供了丰富的机器学习算法和工具。它适合于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类和降维等。
机器学习之Scikit-learn基础教程
七夜的博客
04-26 1481
Scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了各种算法和工具，用于数据挖掘和数据分析。本教程将介绍sklearn的基本概念和使用方法。
【机器学习】Scikit-learn 框架基础
m0_72516377的博客
10-26 1058
它不是用来做底层算法研发的（比如从零实现神经网络），而是把机器学习领域经过验证的经典算法（如线性回归、决策树、SVM 等）封装成 “即用型工具”，让你不用关心算法的数学细节，就能快速实现从数据到模型的全流程。如果你想做木工，不需要自己造锯子、锤子（算法原理），sklearn 就是一套现成的、标准化的工具套装，你只需要学会怎么用这些工具做出椅子、桌子（解决实际问题）。（流水线）能把 “预处理 + 模型” 串起来，核心就是因为所有模型的接口统一，流水线可以用同样的逻辑调用任何模型的。
第十七天 Scikit-learn入门
IT深耕十余载，大道之简
11-18 1233
Scikit-learn是一个功能强大且易于使用的Python机器学习库，它提供了丰富的算法和工具，方便用户进行机器学习实践。通过掌握Scikit-learn的基本使用方法，用户可以更轻松地入门机器学习，并不断提升自己的技能水平。更多详细内容请参考Scikit-learn官网。
285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据（2003-2023年）
11-25
01、数据简介 共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。 数据名称：285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据 数据年份：2003-2023年 参考文献：邵帅,李欣,曹建华,杨莉莉.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88. 02、相关数据 地级市人均GDP、空间邻接矩阵、空间经济距离矩阵（GDP）、空间地理距离矩阵（经纬度）、空间地理距离倒数平方矩阵（经纬度）、经济地理权重矩阵（GDP和经纬度）、经济地理嵌套矩阵（GDP和经纬度）、空间经济矩阵（非对称）、空间经济地理矩阵（非对称）、纬度、经度、距离
【影视数据分析】基于C++的多维度可视化系统设计：实现高效实时数据处理与交互式决策支持 项目介绍 基于C++的影视数据可视化系统设计和实现的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-25
内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的影视数据可视化系统的设计与实现，旨在应对影视行业海量、多源数据带来的分析挑战。系统利用C++的高性能优势，实现了大规模数据的高效处理与实时更新，支持多维度数据分析，涵盖票房、用户评价、社交媒体热度等，并通过柱状图、折线图、热力图、词云等多种可视化方式直观展示数据。项目强调用户友好的界面设计、跨平台兼容性、可扩展性与可定制性，结合创新的交互设计，提升用户体验与决策效率。系统不仅服务于影视创作者和营销团队，也为行业数字化转型和创新发展提供数据驱动的支持。; 适合人群：具备一定C++编程基础，从事数据分析、可视化开发或影视行业技术研究的研发人员、软件工程师及高校学生。; 使用场景及目标：①学习如何利用C++构建高性能数据可视化系统；②掌握多源数据融合、实时处理与图形渲染的技术方案；③为影视项目提供数据支持，优化内容创作与市场策略； 阅读建议：建议结合文中提到的模型设计与示例代码进行实践，重点关注数据处理流程、可视化模块实现及系统架构设计，同时可联系作者获取完整代码与GUI资源以加深理解。
CSS插入图片方法[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了在CSS中插入图片的多种方法，包括使用background-image属性和background简写属性。通过设置不同的背景属性值，如background-color、background-position、background-size等，可以灵活控制背景图片的显示效果。文章还提供了具体的HTML示例代码，展示了如何在实际项目中应用这些属性。此外，还解释了背景图像默认位于元素左上角并在水平和垂直方向上重复的特性，以及如何通过background-repeat属性调整平铺方式。
jQuery与HTML设置只读/禁用属性[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在jQuery和HTML中如何设置和移除表单元素的只读（readonly）和禁用（disabled）属性。在jQuery部分，通过attr()和removeAttr()方法演示了属性的动态操作，并对比了readonly与disabled的区别：disabled会阻止元素获取焦点且表单提交时排除该字段，而readonly仅限制编辑但仍可聚焦和提交。HTML部分列举了三种实现方式（onfocus=this.blur()、readonly、disabled），并附代码示例说明其视觉效果及交互差异（如灰色显示、Tab键切换等）。最后指出两者可结合使用，并补充了CSS屏蔽输入的技巧。
SQL编码规范指南[项目源码]
11-25
本文详细介绍了SQL编码规范的重要性及其具体实施方法。规范化的SQL代码能显著提升可读性、便于问题定位和团队协作。文章强调了大小写的正确使用、单引号与双引号的应用场景、缩进对齐原则、禁止使用SELECT *操作、注释的添加规范以及子句的排版规则等关键点。此外，还提供了表别名的命名建议、字段逗号放置位置等实用技巧，旨在帮助开发者编写清晰、整齐、结构化的SQL代码，从而提升编程效率和代码质量。
Layui输入事件监听[代码]
11-25
本文详细介绍了Layui框架中各种表单元素的输入事件监听方法，包括单选框、复选框、下拉菜单、输入框内容变动以及提交按钮的监听。通过示例代码展示了如何实时获取用户输入的值、监听表单元素的变化以及处理提交事件。此外，还提供了带注释的代码片段，帮助开发者理解每个事件监听器的具体功能和用法。这些方法可以广泛应用于表单验证、动态数据更新等场景，提升用户交互体验。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）
11-25
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法（Matlab代码实现），属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法，通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力，适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码，还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析，体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外，文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景，展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群：具备一定编程基础和优化理论知识，从事科研工作的研究生、博士生及高校教师，尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员；熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的连续空间优化问题，如函数优化、参数辨识、工程设计等；②作为新型元启发式算法的学习与教学案例；③支持高水平论文复现与算法改进创新，推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用； 其他说明：资源包含完整Matlab代码和复现指导，建议结合具体应用场景进行调试与拓展，鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
微信小程序二维码生成[源码]
11-25
本文介绍了在微信小程序中使用weapp-qrcode.js生成二维码的方法。首先需要在页面中引入weapp-qrcode.js文件，然后在wxml中添加canvas元素用于绘制二维码。通过创建QRCode实例并传入canvas的id、文本内容、宽度、高度、颜色等参数，即可生成二维码。其中，text参数为需要转换为二维码的字符串，width和height设置二维码的尺寸，colorDark和colorLight分别设置二维码的两种交替颜色，correctLevel参数用于设置二维码的准确度。如需重新生成二维码，可调用makeCode方法并传入新的文本内容。
Python机器学习库scikit-learn入门与实践
scikit-learn不仅提供了丰富的API来完成各种机器学习任务，而且它易用的API也使得初学者可以快速入门，而经验丰富的开发者则可以构建复杂的机器学习模型。随着人工智能的不断发展，scikit-learn和Python的结合无疑将...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值