Шпаргалка Scikit-learn для машинного обучения

Scikit-learn cheat sheet for machine learning

Инструменты ML для вашего набора

  Вы хотите начать работу с машинным обучением. У вас есть базовое понимание концепций машинного обучения. Вы знаете Python. Что вы делаете?

Самый очевидный ответ – начать работать с Scikit-learn. Scikit-learn – это библиотека с открытым исходным кодом на Python для всех видов предиктивного анализа данных. Вы можете выполнять задачи классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности, настройки модели и предварительной обработки данных.

Единый интерфейс API Scikit-learn значительно облегчает изучение реализации различных алгоритмов и задач. Как только вы понимаете, как делать вызовы Scikit-learn, вы начинаете работу. Единственное, что вам потребуется после этого, помимо воображения и решимости, это удобное справочное руководство.

• Встречайте FLM-101B открытая декодирующая модель LLM с 101 миллиардом параметров
• Обработка естественного языка в приложениях iOS особенности, пример использования Siri и процесс
• Хотите улучшить короткосрочное прогнозирование? Попробуйте Demand Sensing

VoAGI подготовила то, что вам нужно. Это шпаргалка охватывает основы, необходимые для изучения использования Scikit-learn для машинного обучения, и предоставляет справочное руководство для продвижения вперед с вашими проектами машинного обучения. В ней описаны наиболее распространенные функции, которые вы будете использовать снова и снова. Ознакомьтесь с ними ниже для подтверждения.

Вы можете загрузить шпаргалку здесь.

В шпаргалке вы найдете удобные справочные материалы для следующих общих задач Scikit-learn:

• Загрузка данных
• Разделение набора данных на обучающую и тестовую выборки
• Предварительная обработка данных
• Выполнение надзорных задач машинного обучения
• Выполнение ненадзорных задач машинного обучения
• Подгонка модели
• Прогнозирование
• Оценка
• Перекрестная проверка
• Настройка модели

Нет нужды ждать еще минуту, чтобы стать опытным пользователем одного из самых используемых инструментов в наборе инструментов практика машинного обучения. После установки Scikit-learn остается только следовать соответствующим фрагментам кода в шпаргалке, чтобы начать работу. Просто не забудьте держать ее под рукой во время прогресса.

Проверьте это сейчас и загляните сюда снова скоро.