sklearn怎么发音python(sklearn pycharm)
Sklearn库
Python Scikit-learn：一组简单有效的工具集。依赖Python和NumPy、SciPy、matplotlib库。是开源和可复用的
Sklearn是Scikit-learn的简称，是基于Python的第三方模块，集成了常用的机器学习方法，在进行学习任务时，并不需要实现算法，只需要简单的调用库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务
Sklearn是在NumPy、SciPy、matplotlib的基础上开发而成，因此安装前需要先安装依赖库
安装顺序：NumPy库、SciPy库、matplotlib库、Sklearn库
目录
Python机器学习应用
一、 Sklearn库
二、 无监督学习
三、 有监督学习
python怎么用sklearn包进行聚类
#?-*-?coding:?utf-8?-*-
from?sklearn.cluster?import?KMeans
from?sklearn.externals?import?joblib
import?numpy
final?=?open('c:/test/final.dat'?,?'r')
data?=?[line.strip().split('\t')?for?line?in?final]
feature?=?[[float(x)?for?x?in?row[3:]]?for?row?in?data]
#调用kmeans类
clf?=?KMeans(n_clusters=9)
s?=?clf.fit(feature)
print?s
#9个中心
print?clf.cluster_centers_
#每个样本所属的簇
print?clf.labels_
#用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数
print?clf.inertia_
#进行预测
print?clf.predict(feature)
#保存模型
joblib.dump(clf?,?'c:/km.pkl')
#载入保存的模型
clf?=?joblib.load('c:/km.pkl')
'''
#用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数
for?i?in?range(5,30,1):
????clf?=?KMeans(n_clusters=i)
????s?=?clf.fit(feature)
????print?i?,?clf.inertia_
'''
scikit-learn怎么发音
scikit-learn?sci kit-学习
首先，我认为这取决于题主本身在Python、机器学习方面的水平。因为题主没有提供这方面信息，我也只能简单介绍一下scikit-learn的现状，让题主自行判断。
scikit-learn作为一个开源项目，其代码质量、风格变化是非常大的，覆盖的算法跨度也相当大，因为这些东西基本都是不同人写的。前面也有匿名用户说了，有些需要速度的地方是用了cython的，但这通常是早期代码，目前scikit-learn的重点已经不是速度，而是代码的可读性和易用性，还有文档的完善性。
如果你打开任何一个比较大的，包含new feature的pull request，至少都能看到上百条comment，从API设计到合适的default parameter，到doc里的错字。各方面都讨论的非常详细，经过多人review之后才能merge。当然因为项目太大，这样还是很难避免有遗漏，比如我最近merge的那个，经过了200多comment的讨论后，现在还有些小bug我准备修。。
我这么说想表达的意思是，scikit-learn的代码，一般来说是挺可读的，但要真看懂某个算法的代码，不可避免的需要懂这个算法的原理。如果你没有一定理论基础的话，应该是读不下去的。这不仅适用于scikit-learn，对任何机器学习库都一样。
如果你理论基础不错，Python基础也扎实，只是想看看那些机器学习算法比较靠谱的实现，那读scikit-learn的代码应该是没错的。虽然不少常用算法，比如decision tree用了cython，svm直接wrap了libsvm，但后期的代码基本原则都是优先Python实现，只有Python实在太慢的时候才会考虑用cython加速。
python的机器学习是什么？
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。
而数据分析与机器学习不同，机器学习比数据分析更深一个层次，就业前景、薪资待遇也更高。
python导入sklearn完整步骤
先在cmd中输入pip install sklearn，然后等待它成功安装。安装完成后，打开python运行环境，比如IDLE，在控制台输入import sklearn，如果未报错，说明导入成功。