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机器学习之Python

2016-12-21 15:57| 发布者: zhongli| 查看: 595| 评论: 0

摘要: 这份文件的目的是要提供Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明scikit-learn套件中的范例程序的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本 ...

这份文件的目的是要提供Python 之机器学习套件 scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 的中文使用说明。一开始的主要目标是详细说明scikit-learn套件中的范例程序的使用流程以及相关函式的使用方法。目前使用版本为 scikit-learn version 0.17 以上

本书原始资料在 Github 上公开,欢迎大家共同参与维护: https://github.com/htygithub/machine-learning-python

本文件主要的版本发展

· 0.0: 2015/12/21

开始本文件「机器学习:使用Python」的撰写

初期以scikit-learn套件的范例介绍为主轴

· 0.1: 2016/4/15

「机器学习:使用Python」文件

Contributor: 陈巧宁、曾裕胜、黄腾毅 、蔡奕甫

新增章节: Classification, Clustering, cross_decomposition, Datasets, feature_selection, general_examples

新增 introduction: 说明简易的Anaconda安装,以及利用数字辨识范例来入门机器学习的方法

10,000pageview 达成 

· 0.2: 2016/8/30

新增应用章节,Contributor: 吴尚真

增修章节: Classification, Datasets, feature_selection, general_examples

Scikit-learn 套件

Scikit-learn (http://scikit-learn.org/) 是一个机器学习领域的开源套件。整个项目起始于 2007年由David Cournapeau所执行的Google Summer of Code 计划。而2010年之后,则由法国国家信息暨自动化研究院(INRIA, http://www.inria.fr 继续主导及后续的支援及开发。近几年(2013-2015)则由 INRIA 支持 Olivier Grisel (http://ogrisel.com) 全职负责该套件的维护工作。以开发者的角度来观察,会发现Scikit-learn的整套使用逻辑设计的极其简单。往往能将繁杂的机器学习理论简化到一个步骤完成。Python的机器学习相关套件相当多,为何Scikit-learn会是首选之一呢?其实一个开源套件的选择,最简易的指标就是其contributor: 贡献者  commits:版本数量 以及最新的更新日期。下图是2016/1/3 经过了美好的跨年夜后,笔者于官方开源程序码网站(https://github.com/scikit-learn/scikit-learn) 所撷取的画面。我们可以发现最新commit是四小时前,且contributorcommit数量分别为531人及 20,331个。由此可知,至少在2016年,这个项目乃然非常积极的在运作。在众多机器学习套件中,不论是贡献者及版本数量皆是最庞大的。也因此是本文件介绍机器学习的切入点。未来,我们希望能介绍更多的机器学习套件以及理论,也欢迎有志之士共同参与维护。


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