自动化的机器学习工具包 auto-sklearn

码农软件 · 软件分类 · 机器学习/深度学习 · 2019-08-05 07:56:57

软件介绍

auto-sklearn是一个自动化的机器学习工具包,是scikit-learn估算器的直接替代品:

>>> import autosklearn.classification
>>> cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
>>> cls.fit(X_train, y_train)
>>> predictions = cls.predict(X_test)

auto-sklearn使机器学习用户从算法选择和超参数调整中解放出来。 它利用了贝叶斯优化,元学习和集合构造的最新优势。 阅读在NIPS 2015上发表的论文,了解有关auto-sklearn背后技术的更多信息。

>>> import autosklearn.classification
>>> import sklearn.model_selection
>>> import sklearn.datasets
>>> import sklearn.metrics
>>> X, y = sklearn.datasets.load_digits(return_X_y=True)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = \
        sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, random_state=1)
>>> automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
>>> automl.fit(X_train, y_train)
>>> y_hat = automl.predict(X_test)
>>> print("Accuracy score", sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, y_hat))

本文地址:https://codercto.com/soft/d/11676.html

网络空间导论

网络空间导论

李良荣、方师师 / 复旦大学出版社 / 2018-6-1 / 38

在互联网蓬勃发展的今天,新闻传播学科该往何处去?在长达半个多世纪的深入研究后,李良荣教授及其团队给出了答案:从“小新闻”走向“大传播”,并撰写了这本开创性的教材:《网络空间导论》。 在本书中,互联网被定义为“空间”——持续演进的数字化现实。为了深刻把握网络空间的内涵,本书提供了六个维度的观察:技术应用、组织架构、政治经济、媒介文化、网络素养、安全治理,并以大胆且富有建设性的观点重新定义了新闻......一起来看看 《网络空间导论》 这本书的介绍吧!

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