擅长:python、mysql、java
<p>我在python中使用了<a href="http://scikit-learn.org/stable/index.html" rel="nofollow">scikit-learn</a>作为集群和其他机器学习应用程序。我发现scikit方法通常是直观的,而且令人高兴的是,一切都是开箱即用的。在</p>
<p>有许多可用的<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html" rel="nofollow">clustering</a>算法,包括<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html#sklearn.cluster.AgglomerativeClustering" rel="nofollow">agglomerative clustering</a>,这是一种层次聚类方法。在</p>
<p>除了聚类之外,还有许多机器学习算法,既有监督的也有无监督的。还有很多工具支持<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.feature_extraction" rel="nofollow">feature extraction</a>,<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.cross_validation" rel="nofollow">cross-validation</a>,等等。预处理工具包括<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html#sklearn.decomposition.PCA" rel="nofollow">PCA</a>,等等。在</p>
<p>绝对值得一看。在</p>