如何为机器学习索引,切片,调整 NumPy 数组
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Python在科学计算领域,有两个重要的扩展模块:Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括:一个强大的N维数组对象Array;比较成熟的(广播)函数库;用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包,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。其功能与软件MATLAB、Scilab和GNUOctave类似。Numpy和Scipy常常结合着使用,Python大多数机器学习库都依赖于这两个模块,绘图和可视化依赖于matplotlib模块,matplotlib的风格与matlab类似。Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有:1.scikit-learnscikit-learn是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等,目前由INRI资助,偶尔Google也资助一点。
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