机器学习入门实战-Python

原文链接:
作者:Adrian Rosebrock

采用以下两个库来实现机器学习算法:

  • scikit-learn
  • Keras

要实现的机器学习算法:

  1. KNN
  2. 贝叶斯
  3. 逻辑回归
  4. SVN
  5. 决策树
  6. 随机森林
  7. 感知机
  8. 多层先前网络
  9. CNNs

 

安装必备的Python机器学习库

  • Numpy:用于 Python 的数值处理
  • PIL:一个简单的图像处理库
  • scikit-learn:包含多种机器学习算法(注意需要采用 0.2+ 的版本,所以下方安装命令需要加上 --upgrade )
  • Kears 和 TensorFlow:用于深度学习。本教程可以仅采用 CPU 版本的 TensorFlow
  • OpenCV:本教程并不会采用到 OpenCV,但 imutils 库依赖它;
  • imutils :作者的图像处理/计算机视觉库

安装命令如下,推荐采用虚拟环境(比如利用 anaconda 创建一个新的环境):

$ pip install numpy
$ pip install pillow
$ pip install --upgrade scikit-learn
$ pip install tensorflow # or tensorflow-gpu
$ pip install keras
$ pip install opencv-contrib-python
$ pip install --upgrade imutils

 

 

 

posted @   yuanyuanyuan2022  阅读(91)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站:技术与玄学的结合
· Manus的开源复刻OpenManus初探
· AI 智能体引爆开源社区「GitHub 热点速览」
· C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 29 期(2025年3.1-3.9)
· 从HTTP原因短语缺失研究HTTP/2和HTTP/3的设计差异
点击右上角即可分享
微信分享提示