现在智能科技化可谓是“横行”,机器人的研究一直都是热门话题,经常被很多学习语言的小伙伴们津津乐道,如果大家也想接触这部分知识,那就必须得先做个敲门砖,要对Scikit-learn库掌握住,理由也很简单,因为它是真正意义上可以称作是机器学习的最佳库,也是初学者,由浅入深人的重要工具,使用内容如下:
先安装最新版Scikit:
pip install scikit-learn
最重要的就是导入数据:
from sklearn.datasets import load_wine X,y = load_wine(return_X_y=True)
然后来学习下,经常会碰到的问题,预处理。
预处理的理解可以为以下内容,我们要进行机器使用,所有的设定基本上都是我们事先做好的,但是还是可能发生偶然性情况,因此需要预处理才可以。
from sklearn.impute import SimpleImputer imputer = SimpleImputer(strategy='mean') X_train_clean = imputer.fit(X_train)
这样一来,最起码入门学习内容已经告知大家完毕了,那么大家可以利用这短短几行代码,去做一个简单的小测验,如果对机器学习更好奇的话,还可以看其他学习内容。
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