「機械学習チートシートのためのScikit-learn」

Scikit-learn for Machine Learning Cheat Sheet

 

MLツール for Your Kit

  機械学習を始めたいと思っています。機械学習の基本的な概念を理解しています。Pythonを知っています。どうしますか？

一番明らかな答えは、Scikit-learnを使って始めることです。Scikit-learnは、あらゆる種類の予測データ分析のためのオープンソースのPythonライブラリです。分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル調整、データ前処理などのタスクを実行することができます。

Scikit-learnの統一されたAPIインターフェースにより、さまざまなアルゴリズムやタスクの実装方法を学ぶことが通常よりも簡単になります。Scikit-learnの呼び出し方のパターンを学んだら、すぐに始めることができます。この後に必要なのは、想像力と決意以外のものはありません。便利な参考資料があれば完璧です。

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VoAGIが必要なものをまとめました。このチートシートには、Scikit-learnを機械学習に使用する方法を学ぶために必要な基本的な内容が網羅されており、機械学習プロジェクトを進めるための参考資料となります。最も一般的な機能のほとんどがカバーされています。確認するために以下をご覧ください。

チートシートはこちらからダウンロードできます。

   

チートシートでは、以下のよく使用されるScikit-learnのタスクに関する便利な参考資料が提供されています：

• データの読み込み
• データセットのトレーニングセットとテストセットへの分割
• データの前処理
• 教師あり機械学習タスクの実行
• 教師なし機械学習タスクの実行
• モデルの適合
• 予測
• 評価
• クロスバリデーション
• モデルの調整

機械学習の実践者のツールキットで最も使用されるツールのうちの1つを使いこなすために、もう1分も待つ必要はありません。Scikit-learnをインストールしたら、チートシートの関連するコードスニペットに従うだけで始めることができます。進行するにつれて、手元に置いておくことを忘れないでください。

今すぐチェックして、また近いうちに戻ってきてください。 

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