python第三方库scikit-learn，可用于构建机器学习模型，适用于windows系统64位，适用于python3.6解释器

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新浪新闻文本分类 语料库重建 本项目的语料来源新浪新闻网，通过spider.py爬虫模块获得全部语料，总计获得10类新闻文本，每一类新闻文本有10条。 采纳新浪新闻网的一个api获取新闻文本，api的url为 使用进度池并发执行爬虫，加快抓取速度。 数据预处理 本项目的数据预处理包括：分词处理，去噪，向量化，由stopwords.py模块，text2term.py模块，vectorizer.py模块实现。 本项目借助第三方库解霸完成文本的分词处理。 通过停用词表移除中文停用词，通过正则表达式消除数字（中文数字＆阿拉伯数字）。 filter_pattern = re . compile ( ur'[-+]?[\w\d]+|零|一|二|三|四|五|六|七|八|九|十|百|千|万|亿' ) 使用进程池并发执行数据的分词和去噪，加快数据预处理的过程。 把数据集1：1划分为训练集和测试集，各50w篇文档。 通过scikit-learn提供的CountVectorizer类完成矢量化，得到训练集和测试集两个文本的特征矩阵，矩阵类型为稀疏矩阵。 移除文档中文档频率小于0.1％的特征，这些特征我们认

音乐流派分类 我的目标是在使用音乐数据集训练我的机器学习模型（KNN，随机森林，决策树，朴素贝叶斯）之前，提取音乐数据集（使用GTZAN）的每个.wav文件的声学特征（使用librosa库）。 -learn），并对用户选择的其他音乐文件的类型进行分类。 有10种音乐流派（摇滚，爵士，古典等）。 该项目尚未完全完成。 1）特征提取✓ 2）训练模型- 3）对音乐文件进行分类- 4）创建用户界面-

最新发布版，只支持Python3.5以上。NumPy 1.8以上。喜欢的朋友可以试试。

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主要介绍了Python机器学习库scikit-learn安装与基本使用,较为详细的介绍了机器学习库scikit-learn的功能、原理、基本安装与简单使用方法,需要的朋友可以参考下

机器学习L1：机器学习类型的指导资料库= 1级

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