微软在可解释机器学习项目 InterpretML 的 GitHub 页面上这样写到。很显然，他们相信 InterpretML 会是打开机器学习黑箱的钥匙。

需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域，因此必须检查模型的拟合优度。

模型参数定义了如何使用输入数据来获得所需的输出，并在训练时进行学习。相反，超参数首先确定了模型的结构。

在建树步骤中，首先选择最有解释力度的变量，接着对每个变量选择最优的分割点进行剪树。

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版

对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而...

在大多数机器学习项目中，你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换...

机器学习的常用数据：csv文件，mysql等数据库的读取速度是不够快的。同时格式也不符合。

导语为什么要出这个教程？1.基本用例：训练和测试分类器练习2.更高级的用例：在训练和测试分类器之前预处理数据2.1 标准化您的数据2.2 错误的预处理模式2.3 保持简单，愚蠢：使用scikit-learn的管道连接器练习3.当更多优于更少...

当我们使用 Spark 进行数据处理时，我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算机变得越来越便宜，机器学习解决方案的上市时间变得越来越关键，我们探索了加快模型训练的各种方法。其中一个解决方案是将 Spark 和 sc...