SK-Learn API 全家福
最近SK-Learn用的比較多, 以後也會常用,將Sk-Learn 所有內容整理了一下,整理思路,並可備查。
(高清圖片可以用滑鼠右鍵在單獨視窗打開,或儲存到本機)

基礎公用
base
sklearn.cluster
sklearn.datasets
Loaders
Samples generator
sklearn.exceptions# Samples generator
sklearn.exceptions# Samples # sklearn.exceptions
# sklearn.pipeline sklearn.utils#方法流程 sklearn.cluster
## classes
Functions
## classes# Functions## classes
# Functions
## classes# Functionssklearn.cluster.bicluster sklearn.model_selection Splitter Classes Splitter Functions Hyper-parameter opt#imizers# validation sklearn.dummy sklearn.ensemble(Ensemble Methods) sklearn.feature_extraction sklearn.feature_selection
ussian_extraction
sklearn.feature_selection##1N;#ussm.
sklearn.metrics
Model Selection Interface
Classification metrics
Regression metrics
Multilabel ranking metrics##CCling metrics
Biclustering metrics
Pairwise metrics
sklearn.multioutput( Multioutput regression and classification)
### # sklearn.cross_decomposition ( Cross decomposition ) sklearn.preprocessing ( Preprocessing and Normalization)數學演算法 sklearn.covariance sklearn.decomposition# sklearn.covariance sklearn.decomposition## sklearn.isotonic
sklearn.kernel_approximation
sklearn.kernel_ridge
## sklearn.discriminant_analysis sklearn.linear_#arn.# sklearn.manifold
sklearn.mixture( Gaussian Mixture Models )
sklearn.multiclass
# sklearn.naive_bayes
skle.neigh## sklearn.naive_bayes
skle.neigh#.
# sklearn.semi_supervised sklearn.svm sklearn.tree######NN演算法###### sklearn.neural_network###以上是SK-Learn API 全家福介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

數組的同質性對性能的影響是雙重的:1)同質性允許編譯器優化內存訪問,提高性能;2)但限制了類型多樣性,可能導致效率低下。總之,選擇合適的數據結構至關重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


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