# 機器學習：使用Python

\#機器學習：使用Python

這份文件的目的是要提供Python 之機器學習套件 scikit-learn (<http://scikit-learn.org/>) 的中文使用說明以及介紹。一開始的主要目標是詳細說明scikit-learn套件中的[範例程式](http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html)的使用流程以及相關函式的使用方法。目前使用版本為 scikit-learn version 1.0 以上。也將加入深度學習相關資料。

本書原始資料在 Github 上公開，歡迎大家共同參與維護： <https://github.com/htylab/machine-learning-python>。

歡迎參訪本實驗室： <https://ai.mrilab.org>。

### 本文件主要的版本發展

### Scikit-learn 套件

Scikit-learn (<http://scikit-learn.org/>) 是一個機器學習領域的開源套件。整個專案起始於 2007年由David Cournapeau所執行的`Google Summer of Code` 計畫。而2010年之後，則由法國國家資訊暨自動化研究院（INRIA, <http://www.inria.fr）> 繼續主導及後續的支援及開發。近幾年(2013-2015)則由 INRIA 支持 Olivier Grisel (<http://ogrisel.com>) 全職負責該套件的維護工作。以開發者的角度來觀察，會發現Scikit-learn的整套使用邏輯設計的極其簡單。往往能將繁雜的機器學習理論簡化到一個步驟完成。Python的機器學習相關套件相當多，為何Scikit-learn會是首選之一呢？其實一個開源套件的選擇，最簡易的指標就是其`contributor: 貢獻者` 、 `commits:版本數量` 以及最新的更新日期。下圖是2016/1/3 經過了美好的跨年夜後，筆者於官方開源程式碼網站(<https://github.com/scikit-learn/scikit-learn>) 所擷取的畫面。我們可以發現最新`commit`是四小時前，且`contributor`及`commit`數量分別為531人及 20,331個。由此可知，至少在2016年，這個專案乃然非常積極的在運作。在眾多機器學習套件中，不論是貢獻者及版本數量皆是最龐大的。也因此是本文件介紹機器學習的切入點。未來，我們希望能介紹更多的機器學習套件以及理論，也歡迎有志之士共同參與維護。

![](https://2103960031-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LTuqupKPa6vu1bJATGc%2F-LVfZURcWRI3DXfJrp0m%2F-LVfZVJWRFsqsLBk4NyM%2Fsklearn_intro.PNG?generation=1546919238377278\&alt=media)