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sklearn库新上映_pycharm安装sklearn库(2024年11月抢先看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

sklearn库

一篇笔记搞懂十大聚类算法！ 𐟓š 这可能是全网最全的无监督学习总结，涵盖了K-means、层次聚类、DBSCAN等十大热门聚类算法，还有对应的PyTorch代码实现。学机器学习的一定要收藏好！ 𐟔 目录无监督学习聚类聚类算法简介算法分类距离度量闵可夫斯基度规常见的聚类算法原型聚类 (prototype-based clustering) K-means聚类 K-Means类概述 sklearn库K-Means类主要参数 MiniBatchKMeans类主要参数 K值的评估标准 K-Means代码实例学习向量量化 (Learning Vector Quantization) 高斯混合聚类 (Mixture of Gaussian) Fuzzy C-means聚类密度聚类 (density-based clustering) DBSCAN聚类层次聚类 (hierarchical clustering) 自底向上的聚合层次聚类方法（或凝聚层次聚类）自顶向下的分解层次聚类方法（或分裂层次聚类）其他无监督学习方法主成成分分析 (PCA) 异常值检测 (Anomaly Detection或Outlier Detection) 𐟓– 详细讲解 K-Means聚类 K-Means是一种“基于原型的聚类”，在现实聚类任务中极为常用。它将训练集分成k个簇，簇内相似度高，簇间相似度低。定义K个质心（centre_id），这在一开始可以初始化为随机的，也可以从数据集中任选k个对象作为初始簇中心。将每个训练样本基于其到质心的距离分配到最近的质心所代表的簇。重新计算所有簇的质心，将每个质心更新为当前簇中所有训练样本点的均值。不断重复步骤2与3直到收敛（即质心不再发生变化）。 DBSCAN聚类 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域参数来刻画样本分布的紧密程度。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪音的空间数据库中发现任意形状的簇。它将簇定义为密度相连的点的最大的集合。将点的密度将点分为三类：核心点、边界点和背景点。 OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）也是一种典型的基于密度的聚类方法，是DBSCAN的变种，对于不同密度能够更好地处理。层次聚类层次聚类，顾名思义，是一种能够构建有层次的簇的算法。层次聚类视图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合策略（或凝聚层次聚类），也可以采用“自顶向下”的分拆策略（或分裂层次聚类）。传统的层次聚类传统的基于层次的树图。 PCA降维 PCA（Principal Component Analysis）是降维的一种常用方法，主要用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。通过将原高维空间中的数据点映射到低维度空间中，可以减少冗余信息造成的误差，提高精度。同时也可以加速后续的计算速度。异常值检测异常值检测常借助聚类或距离计算进行，如将远离所有簇中心的样本作为异常点，或者将密度极低处的样本作为异常点。最近有研究提出基于“隔离性”（isolation）可快速检测出异常点。异常检测算法具有少量的异常样本和大量的正常样本，常应用于诈骗识别、工业零件问题检测等。

𐟘⧠”0学习机器学习的那些坑在学习机器学习的过程中，很多研0的同学可能会陷入一些误区，这里分享一些常见的错误，希望能帮助大家少走弯路。 1️⃣ 沉迷于Python基础。很多同学认为Python基础不扎实会影响后续的机器学习，因此花费几个月时间来学习Python基础。虽然这个想法没错，但性价比不高。其实，直接上手做项目和机器学习任务可能更有效。 2️⃣ 过度依赖教材。在学习Python或机器学习时，很多同学想从头到尾看完教材来打好理论基础。但这样做不仅浪费时间，还可能导致你无法理解数学公式和概念，从而失去信心。 3️⃣ 不知道编程的用途。很多人只是单纯地看Python视频教程或机器学习教程，不知道如何用编程解决实际问题。遇到实际问题时，可能会发现自己的代码bug一堆，甚至比手动处理还慢。 4️⃣ 只看不动手。编程学习和机器学习都需要动手写代码。虽然现在有很多调库的工具，但新手还是要多写代码，而不是完全依赖AI工具生成代码。 5️⃣ 代码只会调用不思考。虽然现在机器学习可以调用sklearn库，但你需要思考每个语句的作用和参数调整，才能提升模型精度。 6️⃣ 笔记过于详细。很多同学在学的时候会把简单的print语句都记下来，这样不仅浪费时间，还可能让自己觉得掌握了，但实际上并没有真正掌握。希望这些建议能帮助大家在学习机器学习的过程中少走弯路，抓住机会，提升自己的能力！

𐟒ᓖM支持向量机全解析𐟚€ 𐟌Ÿ今天，我们将深入探讨机器学习领域中的明星算法——支持向量机（SVM）！𐟒– 𐟔首先，我们来聊聊SVM的数学基础。SVM有着坚实的数学理论支撑，但并不适合处理大规模数据集，这在工业界的应用中受到了一定限制。𐟘” 𐟒ᩂ㤹ˆ，SVM到底有何魔力呢？它试图找到一个完美的分界线，让这个分界线到两边的样本距离尽可能大，这就是所谓的“最大间隔超平面”。𐟘𐟌ˆ对于线性不可分的样本，SVM又该如何应对呢？别担心，SVM有一个绝妙的“核技巧”！通过将数据映射到高维空间，SVM能够轻松解决原始空间中的线性不可分问题。𐟎‰ 𐟔奸𘨧的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数核等。它们可以根据不同的需求进行选择，使得SVM在处理非线性问题时更加灵活。𐟒ꊊ𐟑SVM的优点多多：泛化能力强、处理高维数据得心应手、灵活性好。但也有一些缺点需要注意，比如参数选择敏感、大数据集计算开销大以及解释性较差。𐟘‰ 𐟎ˆ最后，让我们通过一个简单的代码示例来感受SVM的魅力吧！通过sklearn库中的SVC类，我们可以轻松实现一个线性可分的SVM模型，并绘制出决策边界和支撑向量。𐟓ˆ 𐟚€现在，你是否对SVM有了更深入的了解呢？让我们一起探索机器学习的更多奥秘吧！𐟌Ÿ

Scikit-Learn机器学习速查表 Scikit-Learn，简称Sklearn，是Python中最受欢迎且功能强大的机器学习库之一。它提供了一套全面的机器学习和统计建模工具，涵盖了分类、回归、聚类和降维等领域，所有这些功能都通过Python的一致接口实现。 Scikit-Learn最初由法国数据科学家David Cournapeau在2007年的Google夏季代码项目中开发，最初命名为scikits.learn。它是一个"SciKit"（SciPy Toolkit），是对SciPy的独立开发和分发的第三方扩展。这张详细的Python数据科学速查表专注于Scikit-Learn库，分为几个主要部分：Scikit-Learn、加载数据、训练和测试数据、数据预处理、创建模型、预测和评估模型性能。每个部分都包含了在Scikit-Learn中执行各种任务的具体指令或代码，如加载数据、预处理、模型创建、预测和评估。速查表为不同的机器学习模型提供了代码和解释，包括监督学习和无监督学习估计器。还有专门的部分介绍了模型拟合、缺失值插补、生成多项式特征、分类指标、回归指标、聚类指标和模型调优。希望这张cheat sheet能帮助大家更好地进行机器学习和数据科学项目。

𐟚€ 深度学习与人工智能入门指南 𐟌 𐟎쬤𘀥‘诼š基础与预热 Python基础语法：深入讲解Python的基础语法，为后续学习打下坚实基础。数据分析工具：掌握numpy和pandas，快速处理和分析数据。数据可视化：利用matplotlib进行数据可视化，直观展示数据特征。 𐟔砧쬤𚌥‘诼š机器学习原理线性回归与逻辑斯蒂回归：了解线性回归和逻辑斯蒂回归的基本原理。决策树与随机森林：探索决策树和随机森林在机器学习中的应用。支持向量机：学习支持向量机（SVM）的基本原理和分类应用。特征工程：掌握数据清洗、异常点处理、特征抽取和选择的技巧。 XGBoost与HMM：了解XGBoost模型和隐马尔可夫模型（HMM）的要点。模型简介与精髓速讲：快速回顾机器学习模型的核心内容。 𐟛 ️ 第三周：实战项目与案例机器学习项目实战：通过渔船时序轨迹分类项目，实践机器学习应用。用户信贷违约预测：利用Home Credit数据集，预测用户信贷违约情况。模型部署与案例：学习机器学习模型的部署方法和实际案例。高阶实践案例：探索机器学习在高阶实践中的应用。图像与文本基础：了解图像和文本处理的基础知识。数据分析与特征工程串讲：回顾数据分析和特征工程的要点。基于SOL的机器学习流程：学习基于SOL的机器学习流程和实践方法。机器学习基本流程：掌握机器学习的基本流程和使用sklearn库的方法。

毕业五年后，我劝大家学数据分析…… 𐟌ˆ 数据分析，让工作变得轻松又高效！刚毕业时，我做过销售、文员，工资低，工作繁琐。朋友推荐我学习数据分析，从此我的生活发生了翻天覆地的变化。 𐟌𑠤𘍦‡‚数据分析：凭感觉和经验做事，决策常常与现实脱节，喜欢说“我感觉”、“我觉得”、“可能可以”，决策常常拍脑袋决定。 𐟌🠦‡‚数据分析：关注业务结果，记录每年、每月、每周的业务情况，分析业绩波动原因，及时调整和优化，通过数据做出科学决策。 𐟓š 我的学习方法：朋友推荐了BDA数据分析，我参加了探潜数据分析线上5周备考营，轻松入门。现在我已经找到了一份理想的工作！在学习过程中，一定要动手操作，多做笔记，这样才能事半功倍！ 𐟔 学习板块： 1⃣️ SQL: 某站-戴师兄-SQL入门实战|云端数据库搭建书籍:MYsgl必知必会某站-黎曼的猜想-mysql基础+高级教程某站-尚硅谷-Hi VE教程牛客 - 快速入门 2⃣️ 统计学：某站-戴师兄-系统认识数据分析书本-深入浅出数据分析统计学：可汗学院统计学网站-36、人人都是产品经理、简书 3⃣️ Python: 数据分析 - 孙兴华 - 某站 python分析三部曲机器学习 - 菜菜 - 《机器学sklearn》项目实战 - 尚硅谷 - 《机器学习推jian系统项目实战》爬虫 - 孙兴华 - 《python 》爬虫个人 𐟌Ÿ 希望每个人都能多学一项技能，让未来有更多选择！

寻找Python和SQL学习伙伴𐟑劥˜🯼Œ大家好！我是一名数据分析师，平时有点拖延症，总是拖着不学习，但一旦开始学起来还是挺有劲的。所以，我想找个学习伙伴，每天互相打鸡血，一起进步！𐟒ꊊ我已经掌握了一些技能，包括数据分析的pandas模块、做图的matplotlib和pyecharts模块、爬虫的requests和selenium模块，还有机器学习的sklearn模块。我的学习计划是这样的：用HTML、echarts和python-flask实现可视化大屏界面。系统学习统计学知识，找本书跟着学，顺便刷刷题。学习Tableau。学习smartbi，顺便考证。学习SQL，找本书或者题库刷题。学习python的flask和神经网络。学习hadoop，Python可以和Hadoop配合使用，主要通过PyHadoop库来实现。希望找个志同道合的小伙伴一起努力，互相监督，共同进步！𐟓š✨

小语种背景转码心得：如何从零开始？今天要和大家分享一个特别的故事。我和我的朋友呆呆，我们都有小语种背景，而且还拿到了金融硕士学位。毕业后，我们选择了不同的道路，我决定转行做编程，成为了一名互联网大厂的算法程序员。今天，我想和大家聊聊我是如何从零开始自学转码的。什么样的人适合转码？𐟤”️ 首先，我觉得有几个特质的人特别适合转码：对数据和AI技术充满兴趣：如果没有兴趣，是很难坚持下去的。深度挖掘的思维特质：喜欢打破沙锅问到底，对问题深入探究。想象力：比如做一个推断，首先需要有假设，然后用实践去证明。沟通能力：程序员不需要沟通？这是个误区。任何工作都需要沟通，理解需求也是沟通的一部分。数学和统计学功底好：这对学习AI技术非常有帮助。我做了哪些准备？❓ 在准备转码的过程中，最重要的是不要急于求成。毕竟要学的东西很多，不是一下子就能掌握的。以下是我学习的一些资料和心得：机器学习和深度学习：推荐吴恩达老师的课程，他在小破站上有完整的视频和附带的学习资料，非常实用。 Python入门：推荐几个课程，一边学一边多动手操作，熟练度很重要。书籍：《统计学原理》和《Python数据分析》。建议先看视频再看书，理解思路再去做公式推导。辅助工具：官方文档是你的好朋友，在写代码有问题时，最好先看官方文档。常用的Python库如numpy、pandas、sklearn的官方文档都写的非常清楚。ChatGPT也是个好帮手，可以让它帮你写代码、检查语法问题，还能给代码提优化建议。Kaggle上有很多数据分析、算法相关的比赛和数据，可以看看别人怎么做数据分析和建模。学到什么程度才算够？❓ 当你能在Kaggle上很轻松完成一个数据分析、建模任务时，基本上就差不多了。但学习永无止境，技术深度和广度、对各类算法的理解、业务理解都会让你走得更远。希望这些心得能对大家有所帮助！如果你也有转码的打算，不妨试试这些方法，祝你们成功！𐟒ꀀ

𐟌Ÿ天生数据分析达人养成指南！𐟚€ 有些人似乎天生就是为了数据分析而生的！𐟌ˆ 数据分析不仅门槛低，而且未来充满无限可能！𐟔�ƒ𓨦踏入这个领域？别急，这里有一份为你精心准备的学习路线图！𐟗𚯸 ✨ 第1⃣ 阶段：掌握Excel技能推荐课程：李小白的《Excel大师进阶指南》、戴师兄的《Excel从入门到精通》、Papaya老师的课程。 Excel是数据分析的基石，掌握它，你可以轻松进行数据导入、处理、清洗、分析和可视化！𐟒𛊊✨ 第2⃣ 阶段：学习SQL基础推荐课程：戴师兄的《SQL入门实战、云端数据库搭建》、《MySQL必知必会》、黎曼的猜想的《MySQL高级教程》、尚硅谷的《HiVE教程》。 SQL是数据库管理和查询的关键语言，它能帮助你从数据库中提取数据，并进行基本的数据操作和聚合分析！𐟓Š ✨ 第3⃣ 阶段：了解统计学基础推荐课程：戴师兄的《系统认识数据分析》、《深入浅出数据分析》、可汗学院的统计学课程、36氪、人人都是产品经理、简书。统计学是数据分析的理论基础，它能帮助你理解数据并制定有效的分析策略！𐟓ˆ ✨ 第4⃣ 阶段：Python编程进阶推荐课程：孙兴华的《Python数据分析实战》、机器学习：菜菜的《sklearn实战》、尚硅谷的《机器学习推荐系统实战》、爬虫：孙兴华的《Python爬虫实战》。 Python是一种通用编程语言，在数据科学领域广泛应用，它可以处理数据、进行分析、可视化和机器学习等任务！𐟐 ✨ 第5⃣ 阶段：掌握BI工具推荐课程：戴师兄的《Tableau可视化与仪表盘搭建》、未明学院的《Tableau零基础教材》；PowerBI - 孙兴华的《Power BI基础》、《Power BI函数》。 BI工具能帮助你进行数据可视化和仪表盘制作，展示和分享你的分析结果！𐟓Š ✨ 第6⃣ 阶段：培养商业洞察力学习资源：深入了解你所从事的行业和领域，结合数据分析与业务，才能发挥最大价值！𐟓ˆ 𐟒𜠦œ€后，愿你成为一位出色的数据分析师！加油！𐟒ꀀ

Python数据分析全流程：从零到一嘿，大家好！今天我们来聊聊如何用Python进行数据分析。其实这个过程并没有你想象的那么复杂，只要按照一定的步骤来，你也能轻松搞定。下面我会详细讲解每个步骤，并提供一些代码示例。第一步：导入必要的库 𐟓抩斥…ˆ，你需要导入一些必要的Python库。这些库会帮你处理数据、绘制图表和训练模型。具体代码如下： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 第二步：加载数据 𐟓 假设你有一个名为“data.csv”的数据文件，你可以用Pandas的read_csv函数来加载它： df = pd.read_csv('data.csv') 第三步：数据预览 𐟓Š 加载完数据后，我们通常需要先预览一下数据。你可以打印出数据的前5行，或者查看一些基本信息，比如列名、数据类型和非空值数量： print(df.head()) df.info() 第四步：数据清洗 𐟧𜊨🙤𘀦�ž常关键，因为数据中可能存在一些错误或缺失值。你需要删除重复的行，处理缺失值，并可能删除一些不需要的列。具体代码如下： df.drop_duplicates(inplace=True) df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 如果需要，可以删除某些列 # df.drop(不需要的列名, axis=1, inplace=True) 第五步：特征工程 𐟛 ️ 特征工程是数据预处理的一个重要环节。你可以进行类别数据编码、新增特征或者标准化。具体代码如下： # 类别数据编码 df['编码后的列名'] = pd.get_dummies(df['类别列名']) # 新增特征 df['新特征'] = df[某列名] * df[另一列名] # 标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() df['需要标准化的列'] = scaler.fit_transform(df['需要标准化的列']) 第六步：模型训练与评估 𐟓ˆ 最后一步就是训练模型并进行评估了。你需要定义特征变量和目标变量，划分训练集和测试集，初始化模型并训练它，然后进行预测和评估。具体代码如下： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 定义特征变量和目标变量 X = df[“特征列1”，“特征列2”，“特征列3”] y = df['目标列'] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 初始化模型并训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 预测 predictions = model.predict(X_test) # 评估 print("均方误差(MSE):", mean_squared_error(y_test, predictions) 好了，这就是用Python进行数据分析的基本流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题或需要更多的指导，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

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