文章目錄

1.Sklearn簡介

2.Sklean安裝

2.1.pip安裝

2.2.conda安裝

1.Sklearn簡介

Scikit learn 也簡稱 sklearn, 是機器學習領域當中最知名的 python 模塊之一.

Sklearn 包含了很多種機器學習的方式:

Classification 分類

Regression 回歸

Clustering 非監督分類

Dimensionality reduction 數據降維

Model Selection 模型選擇

Preprocessing 數據預處理

我們總能夠從這些方法中挑選出一個適合于自己問題的, 然后解決自己的問題.

從 START 開始，首先看數據的樣本是否 >50，小于則需要收集更多的數據。

由圖中，可以看到算法有四類，分類，回歸，聚類，降維。

其中 分類和回歸是監督式學習，即每個數據對應一個 label。 聚類 是非監督式學習，即沒有 label。 另外一類是 降維，當數據集有很多很多屬性的時候，可以通過 降維 算法把屬性歸納起來。例如 20 個屬性只變成 2 個，注意，這不是挑出 2 個，而是壓縮成為 2 個，它們集合了 20 個屬性的所有特征，相當于把重要的信息提取的更好，不重要的信息就不要了。

然后看問題屬于哪一類問題，是分類還是回歸，還是聚類，就選擇相應的算法。 當然還要考慮數據的大小，例如 100K 是一個閾值。

可以發現有些方法是既可以作為分類，也可以作為回歸，例如 SGD。

Sklearn流程圖

2.Sklean安裝

2.1.pip安裝

安裝 Scikit-learn (sklearn) 最簡單的方法就是使用 pip 安裝它.

找到你的 Terminal (MacOS or Linux), 或者 CMD (Windows). 輸入以下語句:

pip install -U scikit-learn #python 2+

pip3 install -U scikit-learn # python 3+

2.2.conda安裝

也可以選擇使用 Anaconda 來安裝所有 python 的科學計算模塊，前提是在你的電腦中已經安裝了Anaconda。

conda install scikit-learn

總結

以上是生活随笔為你收集整理的linux怎么查看sklearn版本,Sklearn——Sklearn的介绍与安装的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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