machine-learning: 機器學習：使用Python

一開始的主要目標是詳細說明scikit-learn套件中的範例程式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 0.19 以上。

也將加入深度學習相關 ... machine-learningSearch…機器學習：使用Python簡介Scikit-learn機器學習分類法Classification特徵選擇FeatureSelection互分解CrossDecomposition通用範例GeneralExamples群聚法Clustering支持向量機機器學習資料集Datasets應用範例Application類神經網路Neural_Networks決策樹Decision_trees機器學習：使用NVIDIAJetsonTX2廣義線性模型GeneralizedLinearModels模型選擇ModelSelection半監督式分類法Semi-SupervisedClassificationEnsemble_methodsMiscellaneous_examplesNearest_NeighborsPoweredByGitBook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套件中的範例程式的使用流程以及相關函式的使用方法。

目前使用版本為scikit-learnversion0.19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/htygithub/machine-learning-python。

本文件主要的版本發展0.0:2015/12/21開始本文件「機器學習：使用Python」的撰寫初期以scikit-learn套件的範例介紹為主軸0.1:2016/4/15「機器學習：使用Python」文件Contributor:陳巧寧、曾裕勝、黃騰毅、蔡奕甫新增章節:Classification,Clustering,cross_decomposition,Datasets,feature_selection,general_examples新增introduction:說明簡易的Anaconda安裝，以及利用數字辨識範例來入門機器學習的方法第10,000個pageview達成​​0.2:2016/8/30新增應用章節，Contributor:吳尚真增修章節:Classification,Datasets,feature_selection,general_examples0.3:2017/2/16新增應用章節，Contributor:楊采玲、歐育年增修章節:Neural_Network,Decisiontree2016年，使用者約四萬人次，頁面流量約15萬次。

0.4:2019/1/10新增應用章節，Contributor:吳秉宸、張譯云增修章節:Cluster網站移至新版gitbook​​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DavidCournapeau所執行的GoogleSummerofCode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OlivierGrisel(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。

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