Bắt đầu Với Scikit-learn

Trang chủ » Cài Thư Viện Sklearn » Bắt đầu Với Scikit-learn

Có thể bạn quan tâm

  • artificialbrain.xyz
Máy học cho người Việt FacebookGoogle Plus
  • Home
  • Software
    • Scikit-learn
    • Weka
    • TensorFlow
  • Python
    • Python - Cài đặt
    • Python - Tóm tắt
    • Numpy
  • Algorithms
    • Clustering
      • K-mean
    • Multiple Regression
    • Logistic Regression
    • Naive Bayes
    • K-nearest neighbor
    • Decision Tree
    • SVM
  • Deep Learning
  • Books
    • Introduction to Machine Learning with Python
      • Bắt đầu với Scikit-learn
      • Thuật toán K- láng giềng (K-nearest Neighbors)
    • Data Science from Scratch
    • Programming Collective Intelligence
  • Học Máy Học
    • Tại sao phải dùng Máy học?
    • Khi nào nên dùng Máy học?
    • Máy học là gì?
    • Tại sao cuốn Học Máy Học ra đời?
    • Bài 1: Hiển thị dữ liệu
    • Bài 2: Thống kê dữ liệu
    • Bài 3: Biểu đồ hóa dữ liệu
    • Bài 4: Chuẩn hóa dữ liệu
    • Bài 5: SIMPLE LINEAR REGRESSION
    • Bài 6: MULTIPLE LINEAR REGRESSION
  • Ngẫu hứng
    • Hiện tại và tương lai của Trí tuệ Nhân tạo

Tổng số lượt xem trang

Social Profiles

TwitterFacebookGoogle PlusLinkedInRSS FeedEmail
  • Popular
  • Tags
  • Blog Archives

Follow

  • BÀI 4: CHUẨN HÓA DỮ LIỆU Sau khi đã tìm hiểu dữ liệu qua thống kê và hình ảnh, chúng ta đã có thể bắt tay vào việc tiền xử lý dữ liệu. Sau bài học này, người học ...
  • [Intro ML with Python] THUẬT TOÁN K-LÁNG GIỀNG (K-NEAREST NEIGHBORS ) K-nearest Neightbors (KNN) là một trong những thuật toán cơ bản nhất của supervised-learning trong Machine Learning. Hôm nay chúng ta sẽ ...
  • Bài 5: SIMPLE LINEAR REGRESSION (HỒI QUY TUYẾN TÍNH MỘT BIẾN) Mô hình Linear Regression là một kĩ thuật thường được dùng trong các mô hình phân tích và dự đoán. Mô hình chỉ ra một quan hệ tuyến tính...
Được tạo bởi Blogger.

Người đóng góp cho blog

  • Phan Trọng Đạt
  • Superman Ox
  • Unknown
  • Unknown
  • Unknown

Lưu trữ Blog

  • ▼  2017 (20)
    • ▼  tháng 8 2017 (4)
      • [Intro ML with Python] LINEAR MODELS (MÔ HÌNH TUYẾ...
      • [Intro ML with Python] THUẬT TOÁN K-LÁNG GIỀNG (K...
      • Bắt đầu với Scikit-learn
      • BÀI 7: BINARY LOGISTIC REGRESSION (HỒI QUY LOGISTIC)

Labels

  • libray for machine learning
  • numpy
  • python
  • scikit-learn
  • scipy
  • sklearn

Blog Archive

  • ▼  2017 (20)
    • ▼  tháng 8 (4)
      • [Intro ML with Python] LINEAR MODELS (MÔ HÌNH TUYẾ...
      • [Intro ML with Python] THUẬT TOÁN K-LÁNG GIỀNG (K...
      • Bắt đầu với Scikit-learn
      • BÀI 7: BINARY LOGISTIC REGRESSION (HỒI QUY LOGISTIC)

Users

Thứ Hai, 7 tháng 8, 2017

Bắt đầu với Scikit-learn

tháng 8 07, 2017 libray for machine learning, numpy, python, scikit-learn, scipy, sklearn 1 comment

What? Scikit-learn là gì?

Scikit-learn (viết tắt là sklearn) là một thư viện mã nguồn mở dành cho học máy - một ngành trong trí tuệ nhân tạo, rất mạnh mẽ và thông dụng với cộng đồng Python, được thiết kế trên nền NumPy và SciPy. Scikit-learn chứa hầu hết các thuật toán machine learning hiện đại nhất, đi kèm với documentations, luôn được cập nhật.

Why? Tại sao nên dùng scikit-learn?

- Hỗ trợ hầu hết các thuật toán của machine learning một cách đơn giản, hiệu quả mà chúng ta không cần phải mất công ngồi cài đặt lại. - Có tài liệu hướng dẫn sử dụng - Độ tin cậy cao do scikit-learn được xây dựng bởi các chuyên gia hàng đầu - Có nguồn dữ liệu phong phú: iris, digit, …

When? Khi nào thì sử dụng scikit-learn?

Đơn giản là khi cần giải quyết bài toán có thể áp dụng được học máy. Tất nhiên là bạn vẫn có thể giải quyết mà không cần dùng tới sự hỗ trợ của scikit-learn và bạn biết chắc chắn là không hề đơn giản rồi.

How? Sử dụng scikit-learn như thế nào?

Trước tiên máy bạn phải được cài đặt Python rồi. Sau đó bạn có thể vào trực tiếp trang chủ của scikit-learn để xem cách cài đặt nó. Đơn giản nhất là sử dụng Anaconda Như đã nói, sklearn được xây dựng trên NumPy và SciPy nên để sử dụng sklearn, chúng ta bắt buộc phải có 2 packages này. Tất nhiên ta nên cài đặt matplotlib, một package không thể thiếu trong scientific plotting. Cuối cùng, chúng ta cần cài thêm package pandas, phục vụ cho data wrangling và analysis. Nếu đã có Python thì có thể cài đặt các thư viện trên sử dụng pip: pip install numpy scipy matplotlib scikit-learn pandas Như vậy ta đã có tất cả các thư viện cần thiết để phục vụ nghiên cứu machine learning. Hãy sử dụng nó để thực hành các bài viết trong blog nhé. Tham khảo: http://scikit-learn.org http://nhatthienfam.com/scikit-learn-la-gi-huong-dan-scikit-learn/

Bài đăng Mới hơn Bài đăng Cũ hơn Trang chủ

1 nhận xét:

Mai Hải nói...

Cảm ơn anh/team.Bài ngắn gọn, nhanh nuốt.

lúc 19:14 11 tháng 7, 2019

Đăng nhận xét

Đăng ký: Đăng Nhận xét (Atom)  

  • Labels

    • libray for machine learning
    • numpy
    • python
    • scikit-learn
    • scipy
    • sklearn
Copyright © Máy học cho người Việt | Powered by [email protected] Design by NewWpThemes | Blogger Theme by Lasantha - Free Blogger ThemesNewBloggerThemes.com

Từ khóa » Cài Thư Viện Sklearn