Scikit-Learn از A تا Z: راهنمای کامل برای تسلط بر یادگیری ماشین در پایتون


نویسنده (ها): Aleti Adarsh

در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر

این داستان فقط عضو بر ما است. برای دسترسی به همه رسانه ها ارتقا دهید.

ما دیده ایم که چگونه یادگیری ماشین طی یک دهه گذشته صنایع در سراسر جهان را متحول کرده است ، و پایتون به عنوان زبان انتخاب دانشمندان داده های مشتاق و متخصصان فصلی به طور یکسان ظاهر شده است. در قلب اکوسیستم یادگیری ماشین پایتون ، Scikit-Learn ، یک کتابخانه قدرتمند ، انعطاف پذیر و کاربر پسند قرار دارد. این که آیا شما یک مبتدی هستید و چه متخصص ، این راهنمای جامع شما را از طریق Scikit-Learn از A تا Z می برد و پتانسیل خود را برای حل مشکلات در دنیای واقعی باز می کند.

Scikit-Learn منبع باز است یادگیری ماشین کتابخانه ساخته شده بر روی پایتون. این طراحی شده است تا انواع کارهای یادگیری ماشین را از جمله:

یادگیری تحت نظارت (به عنوان مثال ، رگرسیون ، طبقه بندی) یادگیری بدون نظارت (به عنوان مثال ، خوشه بندی ، کاهش ابعاد) ارزیابی مدل و انتخاب پیش پردازش و مهندسی ویژگی

با داشتن یک API ساده و سازگار ، Scikit-Learn به طور گسترده ای به عنوان کتابخانه Go-to برای نمونه سازی سریع و استقرار کارآمد مدل های یادگیری ماشین در نظر گرفته می شود.

اگر ما به یادگیری در مورد آنچه ، چرا Scikit یاد می گیریم که حوصله می گیریم ، خسته کننده خواهد بود. در عوض ، بیایید سعی کنیم به یک مدل اساسی شیرجه بزنیم و بررسی کنیم که چگونه می توان از Scikit-Learn در هر مرحله استفاده کرد. بیا بریم

ابتدا کتابخانه را وارد خواهیم کرد

PIP نصب Scikit-Learn

مرحله اساسی که ما قبل از ایجاد یک … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی



منبع: https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/scikit-learn-from-a-to-z-the-complete-guide-to-mastering-machine-learning-in-python