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作者: 楚怀哲 | 来源:发表于2017-08-09 21:49 被阅读0次
    1. Python

    2. Python机器学习的库:scikit-learn

      2.1: 特性:
      简单高效的数据挖掘和机器学习分析
      对所有用户开放,根据不同需求高度可重用性
      基于Numpy, SciPy和matplotlib
      开源,商用级别:获得 BSD许可

      2.2 覆盖问题领域:
      分类(classification), 回归(regression), 聚类(clustering), 降维(dimensionality reduction)
      模型选择(model selection), 预处理(preprocessing)

    3. 使用用scikit-learn
      安装scikit-learn: pip, easy_install, windows installer
      安装必要package:numpy, SciPy和matplotlib, 可使用Anaconda (包含numpy, scipy等科学计算常用
      package)
      安装注意问题:Python解释器版本(2.7 or 3.4?), 32-bit or 64-bit系统

    4. 例子:

      文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
    
      解释Python代码
    
      安装 Graphviz: http://www.graphviz.org/
      配置环境变量
    
      转化dot文件至pdf可视化决策树:dot -Tpdf iris.dot -o outpu.pdf
    

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