Python 的sklearn库包含许多可用于机器学习的工具,本文以经典的泰坦尼克号问题为例,来说明在Python中使用sklearn做机器学习的一般流程。由于本人对机器学习了解还不深,对于本文内容如有任何建议或意见,欢迎提出!闲话少说,咱们立即进入主题。

1. 读取并查看数据

泰坦尼克号问题,Kaggle上提供了较为详细的数据说明和下载地址,本文这里不再赘述。有需要了解的同学请移步这里

首先,我们导入需要用到的库文件,为之后工作做准备:

 # 导入后续需要用到的库文件
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import classification_report 

然后读取数据并查看:

# 读取数据并查看
data = pd.read_csv("train.csv")

data.head()

可以看到数据长这样的: Read More →

一、Jupyter Notebook是什么

Jupyter Notebook ,源自IPython Notebook,是一个交互式、支持多种编程语言的笔记本(以下简称Jupyter)。Jefferson目前只用它写过Python代码,因此下文相关叙述均可认为是Jupyter for Python。

二、Jupyter可以做什么

不同于Notepad++、Sublime Text、Vim等工具,Jupyter是基于Web浏览器工作的。也就是说我们将代码写在浏览器打开的一个页面里,然后在页面上发送代码执行命令,代码执行结果依然会显示在这个页面上,同时Jupyter Notebook会将所有的代码、数学公式、图表、输出结果等都保存起来。

三、怎么用Jupyter

Jupyter使用IPython解释执行Python代码,因此如果你想使用Jupyter,你得安装IPython。官方推荐 安装Anaconda,Jefferson也是安装的Anaconda,安装完之后,在终端输入:

ipython notebook

即会在浏览器中打开Jupyter的页面。 Read More →