🎓Python-пакеты для Data Science

Scikit-Learn — это Python-пакет для машинного обучения. Он включает в себя практически всё, что нужно дата-сайентисту. Этот проект появился на мероприятии Google Summer of Code. В нём имеются различные встроенные модули, которые дают возможность работать с множеством популярных алгоритмов машинного обучения. Это, например, алгоритм «случайный лес», алгоритм спектральной кластеризации, алгоритм кросс-валидации, метод k-средних и многие другие. Этот пакет можно использовать для создания моделей машинного обучения с учителем и без учителя.

Особенности Scikit-Learn

🔹На основе этого пакета можно создавать спам-детекторы и системы классификации изображений.
🔹Поддерживает различные алгоритмы регрессии.
🔹Позволяет создавать модели машинного обучения с учителем и без учителя.
🔹Поддерживает механизмы кросс-валидации для оценки моделей.

#Scikit_Learn | Просто Python

🎥Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python

В этом видео мы изучим основы библиотеки scikit-learn для языка программирования Python. Рассмотрим базовые принципы, классы моделей машинного обучения, функции оценки качества моделей, методы обработки данных и многое другое.
Scikit-learn - бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning #Scikit_learn | Просто Python

🖥Введение в машинное обучение с помощью scikit-learn

задача машинного обучения сводится к получению набора выборок данных и, в последствии, к попыткам предсказать свойства неизвестных данных. Если каждый набор данных — это не одиночное число, а например, многомерная сущность то он должен иметь несколько признаков или фич.

🧠Читать статью

#Scikit_learn #machine_learning | Просто Python

🎥Библиотеки машинного обучения на Python - Scikit learn and Pandas.

Библиотека Scikit-learn — самый широкоиспользуемый выбор для решения задач классического машинного обучения. Она предоставляет широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя.

В данном примере демонстрируется использование Scikit -learn для машинного обучение на тестовом датасете .

👀Смотреть в  YouTube

#Scikit_learn | Просто Python

🎓 scikit-learn: для машинного обучения

Обычно моделями машинного обучения занимаются специалисты по Data Science, однако аналитикам тоже иногда приходится иметь с ними дело. Как правило, для их написания и настройки используют scikit-learn. Это одна из основных библиотек Python для Data Science.

Особенности библиотеки scikit-learn:
🔸 В библиотеку встроены все базовые функции для машинного обучения.
🔸 Можно создавать модели для обучения как с учителем, так и без учителя.
🔸 Доступно подключение механизмов оценки созданных моделей.
🔸 Есть интеграция с NumPy, SciPy и другими библиотеками для вычислений.

С помощью scikit-learn можно:
🔸 Создавать машинные модели для классификации, кластеризации, сегментации, визуализации данных и других манипуляций.
🔸 Выбирать модели из нескольких.
🔸 Настраивать параметры и особенности модели.
🔸 Предварительно обрабатывать входные данные для обучения.

#DataScience #Scikit_learn | Просто Python