Data Science. Практика. NemtyrevAI
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Data Science. Практика - NemtyrevAI страница 3
1. Расширенные возможности для классификации:
* Функции для многоклассовой классификации, такие как OneVsRestClassifier и MultinomialNB
* Функции для многократной классификации, такие как LabelBinarizer и LabelEncoder
2. Расширенные возможности для регрессии:
* Функции для многомерной регрессии, такие как LinearRegression и RidgeCV
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
3. Расширенные возможности для кластеризации:
* Функции для иерархической кластеризации, такие как AgglomerativeClustering и Ward
* Функции для смешанной кластеризации, такие как SpectralClustering и KMeans++
4. Расширенные возможности для избирательного обучения:
* Функции для регуляризации, такие как Lasso и Ridge
* Функции для выбора признаков, такие как SelectKBest и RFE
5. Расширенные возможности для оценки моделей:
* Функции для кросс-валидации, такие как KFold, StratifiedKFold и TimeSeriesSplit
* Функции для рандомизированной проверки, такие как ShuffleSplit и RepeatedKFold
* Функции для оценки сбалансированных данных, такие как balanced\_accuracy\_score и fbeta\_score
6. Расширенные возможности для обработки текстовых данных:
* Функции для токенизации текста, такие как CountVectorizer и TfidfVectorizer
* Функции для преобразования текста в числовые признаки, такие как Word2Vec и Doc2Vec
7. Расширенные возможности для обработки изображений:
* Функции для масштабирования и изменения размера изображений, такие как resize и rescale
* Функции для преобразования изображений в числовые признаки, такие как extract\_patches\_2d и hog
8. Расширенные возможности для обработки временных рядов:
* Функции для преобразования временных рядов в числовые признаки, такие как DateOffset и TimeGrouper
* Функции для прогнозирования временных рядов, такие как SimpleExpSmoothing и HoltWinters
9. Scikit-learn API:
* API позволяет пользователям легко интегрировать модели Scikit-learn в свои приложения и проекты.
10. Scikit-learn документация:
* Подробная и полная документация, включающая описание функций, примеры кода и руководства по использованию библиотеки.
11. Scikit-learn учебные ресурсы:
* Учебные ресурсы, такие как видеоуроки, статьи и учебные материалы, которые помогают новичкам освоить библиотеку и улучшить свои навыки в области машинного обучения.
4. Scikit-learn сообщество:
* Активное сообщество пользователей, которые могут помочь в решении проблем, ответить на вопросы и обсудить новые идеи и подходы в области машинного обучения.
5. Scikit-learn расширения и дополнения:
* Множество расширений и дополнений, созданных сообществом, которые расширяют СКАЧАТЬ