[机器学习与scikit-learn-1]：Python科学计算库三剑客之一scikit-learn概述与机器学习

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​目录​

​​第1章 Python科学计算三剑客​​

​​1.1 NumPy、SciPy、scikit-learn共称为Python科学计算库三剑客。​​

​​1.2 NumPy、SciPy、scikit-learn的区别​​

​​第2章 Scikit-learn与机器学习​​

​​2.1 机器学习与人工智能、深度学习的关系​​

​​2.2 机器学习与Scikit-learn​​

​​2.3 监督学习、无监督学习、强化学习与Scikit-learn​​

​​2.4 算法​​大全

第1章 Python科学计算三剑客 

1.1 NumPy、SciPy、scikit-learn共称为Python科学计算库三剑客。

​（1）NumPy：​

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

​（2）SciPy​：

SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包，它是基于 Numpy 的科学计算库基础之上构建的更高阶的数学工具库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。

SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、​快速傅里叶变换​、​信号处理​和​图像处理​、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

​（3）scikit-learn：​

​Scikit-learn​（以前称为​scikits.learn，​也称为​sklearn​）是针对Python 编程语言的免费软件​机器学习库​ 。是三个字母的组合：​science-kit-learn​

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，​k​均值和DBSCAN。

其他两个数学函数库在给定的输入下，输出是确定性的。

1.2 NumPy、SciPy、scikit-learn的区别

​NumPy和SciPy：​在给定的输入情况下，输出是确定性的、唯一的，与外界无关，只与自身的算法有关。

​Scikit-learn：​在给定的输入的情况下，输出不是确定的，即其算法不是唯一确定的，与之前提供给模型的历史数据有关，通过历史数据获取模型算法的过程，就是机器学习！

第2章 Scikit-learn与机器学习

2.1 机器学习与人工智能、深度学习的关系

​（1）人工智能：​

其范围最广，人工智能（Artificial Intelligence），​​英文​​缩写为AI。

它是​​研究​​​、​​开发​​​用于​​模拟​​​、​​延伸​​​和扩展人的​​智能​​的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。包含了机器学习和深度学习。

​（2）机器学习​

专门研究计算机怎样模拟或实现人类的​​学习行为​​，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

​机器学习获得的新知识和技能：​机器学习的模型的参数。

​机器学习学习的内容是：​提供给模型的已知的输入数据和输出数据，通过机器学习过程，获得输入数据与输出数据的映射关系，这种映射关系通过模型的参数来体现。

机器学习包括传统的学习和深度神经网络的机器学习，​前者简称机器学习，后者简称深度学习。​

​（3）深度学习​

深度学习(DL, Deep Learning)是​​机器学习​​​(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——​​人工智能​​(AI, Artificial Intelligence)。

深度学习通过模拟人脑的神经元与神经网络来构建数学模型，并学习的方式，获得神经网络模型的参数。

2.2 机器学习与Scikit-learn

机器学习有很多传统的算法，这些算法可以通过各种途径实现，其中一个非常重要的实现库，就是Scikit-learn是众多机器学习算法中的一个，与NumPy、SciPy一起共称为Python科学计算库三剑客。可以看出Scikit-learn在Python的科学计算库中的地位，也是我们选择Scikit-learn作为学习传统机器学习算法的重要原因之一。

2.3 监督学习、无监督学习、强化学习与Scikit-learn

目前Scikit-learn只支持监督学习、无监督学习，不支持强化学习。

​2.4 算法大全​

• ​​1.有监督学习​​

• ​​1.17 神经网络模型(有监督)​​

• ​​2.无监督学习​​

• ​​2.9. 神经网络模型（无监督）​​

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