【Python机器学习】系列之机器学习基础

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• 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为最给力的Python机器学习库（library）了。scikit-learn支持的机器学习算法包括分类，回归，降维和聚类。还有一些特征提取（extracting features）、数据处理（processing data）和模型评估（evaluating models）的模块。作为Scipy库的扩展，scikit-learn也是建立在Python的NumPy和matplotlib库基础之上。
• NumPy可以让Python支持大量多维矩阵数据的高效操作，matplotlib提供了可视化工具，SciPy带有许多科学计算的模型。scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API，使其在学术界颇受欢迎。开发者用scikit-learn实验不同的算法，只要几行代码就可以搞定。
• scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现，包括LIBSVM和LIBLINEAR。还封装了其他的Python库，如自然语言处理的NLTK库。另外，scikit-learn内置了大量数据集，允许开发者集中于算法设计，节省获取和整理数据集的时间。scikit-learn可以不受任何限制，遵从自由的BSD授权。许多scikit-learn的算法都可以快速执行而且可扩展，除了海量数据集以外。
• 最后，scikit-learn稳定性很好，大部分代码都可以通过Python的自动化测试（mock，nose等）。