SCIKIT-LEARN TUTORIALS.pdf

scikit-learn教程向我们介绍了如何使用scikit-learn库来入门机器学习，包括监督学习和非监督学习的分类、回归和聚类任务。scikit-learn是一个开源的机器学习库，它为Python编程语言提供了一系列简单易用的机器学习工具。该库依赖于NumPy、SciPy和matplotlib库，这些是进行科学计算的基础工具。用户可以通过使用pip工具安装scikit-learn及其依赖包。 在机器学习的定义中，学习是指利用样本数据集合来预测未知数据的属性，其中样本可能具有多个特征，这些特征是数据的属性或维度。机器学习问题的设定可以根据预测属性的有无划分为监督学习和非监督学习两大类。 监督学习是指除了输入数据之外，还提供了相应的目标属性（即标签）。它进一步细分为分类和回归两个子类。分类是预测属于离散类别的属性，例如手写数字识别就是一个分类问题，需要预测数字图片属于哪个数字类别。回归则是处理连续变量的预测，比如用一个人的年龄和体重数据来预测其身高。 非监督学习则不提供目标属性，任务是发现数据内部的规律或结构，例如聚类，就是根据数据的相似性将数据分为不同的组。非监督学习也可以用于学习数据的分布性质。 在进行机器学习时，通常会将数据集分为训练集和测试集。训练集用于模型训练，测试集则用于模型评估，以判断模型的泛化能力。 scikit-learn库提供了多个内置的数据集，方便用户练习和理解机器学习算法。例如，iris数据集和digits数据集用于分类问题，而波士顿房价数据库则用于回归问题。这些数据集都是预处理过的，可以直接加载和使用。 在进行学习和预测的过程中，scikit-learn的分类器通常是一个实现了fit(X,y)和predict(T)方法的Python对象。支持向量机（SVM）分类器是一个常见的例子，通过调整参数gamma和C，可以训练一个SVM分类器来预测目标数字。 此外，scikit-learn也支持模型的存储和加载。使用Python的pickle模块，可以将训练好的模型序列化为字节流，存储到文件中，之后可以反序列化（加载）该字节流，恢复模型，并使用加载后的模型进行预测。这种方式特别适用于模型的持久化存储，以及在生产环境中部署模型。 scikit-learn教程为读者提供了一个机器学习库的基础入门框架，它通过实际的代码示例和实验，使读者能够更好地理解并应用机器学习中的基本概念和方法。通过这些教程，初学者可以快速上手scikit-learn，并将其应用于各种监督学习和非监督学习任务中。