【Python环境】Scikit-Learn:开源的机器学习Python模块
时间:2022-04-29
本文章向大家介绍【Python环境】Scikit-Learn:开源的机器学习Python模块,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
scikit-learn是一个用于机器学习的 Python 模块,建立在SciPy基础之上,获得3-Clause BSD 开源许可证。这个项目是由 David Cournapeau 在 2007 年发起的一个 Google Summer of Code 项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着。
主要特点:
- 操作简单、高效的数据挖掘和数据分析
- 无访问限制,在任何情况下可重新使用
- 建立在NumPy、SciPy 和 matplotlib基础上
- 使用商业开源协议——BSD许可证
重要链接:
- 官方源代码报告:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
- HTML文档(稳定本):http://scikit-learn.org
- HTML文档(开发版本):http://scikit-learn.org/dev/
- 下载版本:http://sourceforge.net/projects/scikit-learn/files/
- 问题跟踪:https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues
- 邮箱列表:https://lists.sourceforge.net/lists/listinfo/scikit-learn-general
相关性
scikit-learn 经过测试之后可以运行在 Python 2.6、Python 2.7 和 Python 3.4平台上。除此之外,它还要适应运行在Python 3.3平台上。
安装
这个工具包使用的是distutils,这是安装Python模块的一种默认方式。如果要安装在你的根目录下面的话,可以使用:
python setup.py install --user
任何Unix/Linux用户安装的话可以使用:
python setup.py build
sudo python setup.py install
测试
安装后,你可以从外部源目录启动测试包(需要事先安装nosetests):
$ nosetests --exe sklearn
- 更多信息可以看这里:http://scikit-learn.org
- 相关案例:http://scikit-learn.org/examples/
- 项目主页:http://scikit-learn.org
- Github托管地址:https://github.com
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