1.Sklearn简介

Scikit learn 也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一.

Sklearn 包含了很多种机器学习的方式:

Classification 分类
Regression 回归
Clustering 非监督分类
Dimensionality reduction 数据降维
Model Selection 模型选择
Preprocessing 数据预处理
我们总能够从这些方法中挑选出一个适合于自己问题的, 然后解决自己的问题.

从 START 开始，首先看数据的样本是否 >50，小于则需要收集更多的数据。

由图中，可以看到算法有四类，分类，回归，聚类，降维。

其中分类和回归是监督式学习，即每个数据对应一个 label。聚类是非监督式学习，即没有 label。另外一类是降维，当数据集有很多很多属性的时候，可以通过降维算法把属性归纳起来。例如 20 个属性只变成 2 个，注意，这不是挑出 2 个，而是压缩成为 2 个，它们集合了 20 个属性的所有特征，相当于把重要的信息提取的更好，不重要的信息就不要了。

然后看问题属于哪一类问题，是分类还是回归，还是聚类，就选择相应的算法。当然还要考虑数据的大小，例如 100K 是一个阈值。

可以发现有些方法是既可以作为分类，也可以作为回归，例如 SGD。
Sklearn流程图

2.Sklean安装

2.1.pip安装

安装 Scikit-learn (sklearn) 最简单的方法就是使用 pip 安装它.
找到你的 Terminal (MacOS or Linux), 或者 CMD (Windows). 输入以下语句:

pip install -U scikit-learn   #python 2+pip3 install -U scikit-learn   # python 3+

2.2.conda安装

也可以选择使用 Anaconda 来安装所有 python 的科学计算模块，前提是在你的电脑中已经安装了Anaconda。

conda install scikit-learn

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Sklearn——Sklearn的介绍与安装

文章目录

1.Sklearn简介

2.Sklean安装

2.1.pip安装

2.2.conda安装

Sklearn——Sklearn的介绍与安装相关推荐

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