Тема 5: Проектирование мультимедиа проектов и модели их разработки

Scikit-learn - Data Science va Machine Learning uchun eng keng tarqalgan Python paketlaridan biri. U ko'plab operatsiyalarni bajarishga imkon beradi va ko'plab algoritmlarni taqdim etadi. Scikit-learn shuningdek, uning sinflari, usullari va funktsiyalari haqida mukammal hujjatlarni, shuningdek, ishlatiladigan algoritmlarning tavsifini taklif etadi.

• Scikit-learn - Data Science va Machine Learning uchun eng keng tarqalgan Python paketlaridan biri. U ko'plab operatsiyalarni bajarishga imkon beradi va ko'plab algoritmlarni taqdim etadi. Scikit-learn shuningdek, uning sinflari, usullari va funktsiyalari haqida mukammal hujjatlarni, shuningdek, ishlatiladigan algoritmlarning tavsifini taklif etadi.

Scikit-Learn qo'llab-quvvatlaydi:

• dastlabki ma'lumotlarni qayta ishlash;
• o'lchamlarni qisqartirish;
• model tanlash;
• regressiya;
• tasniflash;
• klaster tahlili.

Scikit-learn NumPy va SciPy-ga asoslangan, shuning uchun Scikit-learn-dan samarali foydalanish uchun kamida ushbu ikkita kutubxona asoslarini tushunishingiz kerak.

• Scikit-learn NumPy va SciPy-ga asoslangan, shuning uchun Scikit-learn-dan samarali foydalanish uchun kamida ushbu ikkita kutubxona asoslarini tushunishingiz kerak.
• Scikit-learn - bu ochiq manba paketidir. Python ekotizimidagi ko'pgina narsalar singari, u hatto tijorat maqsadlarida foydalanish uchun ham bepul. U BSD litsenziyasi ostida litsenziyalangan. 

Maʼlumotlaringizni mashinani oʻqitish algoritmlari uchun tayyorlashda scikit-learn dan foydalanishingiz mumkin:

• maʼlumotlarni standartlashtirish yoki normallashtirish
• toifali oʻzgaruvchilarni kodlash
• va boshqalar.

Avval ishlash uchun NumPy massivini aniqlaymiz:

• >>> import numpy as np >>> x = np.array([[0.1, 1.0, 22.8], ... [0.5, 5.0, 41.2], ... [1.2, 12.0, 2.8], ... [0.8, 8.0, 14.0]]) >>> x array([[ 0.1, 1. , 22.8], [ 0.5, 5. , 41.2], [ 1.2, 12. , 2.8], [ 0.8, 8. , 14. ]])