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Python
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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) -
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 -
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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