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scikit-learn怎么发音

scikit-learn sci kit-学习

首先，我认为这取决于题主本身在Python、机器学习方面的水平。因为题主没有提供这方面信息，我也只能简单介绍一下scikit-learn的现状，让题主自行判断。

scikit-learn作为一个开源项目，其代码质量、风格变化是非常大的，覆盖的算法跨度也相当大，因为这些东西基本都是不同人写的。前面也有匿名用户说了，有些需要速度的地方是用了cython的，但这通常是早期代码，目前scikit-learn的重点已经不是速度，而是代码的可读性和易用性，还有文档的完善性。

如果你打开任何一个比较大的，包含new feature的pull request，至少都能看到上百条comment，从API设计到合适的default parameter，到doc里的错字。各方面都讨论的非常详细，经过多人review之后才能merge。当然因为项目太大，这样还是很难避免有遗漏，比如我最近merge的那个，经过了200多comment的讨论后，现在还有些小bug我准备修。。

我这么说想表达的意思是，scikit-learn的代码，一般来说是挺可读的，但要真看懂某个算法的代码，不可避免的需要懂这个算法的原理。如果你没有一定理论基础的话，应该是读不下去的。这不仅适用于scikit-learn，对任何机器学习库都一样。

如果你理论基础不错，Python基础也扎实，只是想看看那些机器学习算法比较靠谱的实现，那读scikit-learn的代码应该是没错的。虽然不少常用算法，比如decision tree用了cython，svm直接wrap了libsvm，但后期的代码基本原则都是优先Python实现，只有Python实在太慢的时候才会考虑用cython加速。

数据标准化、归一化、正则化概念厘定

网上较为混乱，书上看过又忘了，查找不便，特地总结于此。

首先吐槽一点，我记不住，当然有个人记性不好的原因，但更重要的是，本身概念就是混乱的，如身边的同事、网上各类业余的文章（很多文章是有误导性的），甚至某些论文里的定义都不太一样。

进行数据尺度变化的目的，在于更好的训练模型，详见参考资料3。在聚类算法中，不进行尺度变化，会导致错误的结果（量纲不同，取值较小的特征会被取值较大的特征淹没），至于决策树类的算法倒是无此问题（计算信息增益比，是否尺度变化并不影响）。

scaling，是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。

零均值标准化（z-score standardization）， ，分布转换为正态分布，均值为0，方差为1，取值[-1,1]。该方法对异常值、噪声不敏感，应用最为广泛，一般在涉及距离度量计算相似性（如KNN、Kmeans聚类）或PCA（核心是计算方差、协方差）时使用。

线性归一化（min-max normalization），该方法在sklearn中被称为另一种形式的standardization。通过对原始数据的线性变换 ，使结果落到[0，1]区间。该方法对原始数据进行线性变化，可保持原始数据之间的联系，缺陷是当有新数据加入时，最大最小值可能改变，需重新计算转换函数。

有朋友可能会问，那在PCA时使用最大最小标准化代替零均值标准化可以么？参考资料3中给出了清晰的证明，有兴趣的朋友可以阅读，大意就是，最大最小标准化使得协方差产生了倍数值缩放，无法消除量纲的影响。

因此，如果需要每个特征值都对整体归一化产生一定影响的话（和分布相关的话），选择零均值标准化。

在sklearn中定义为，   缩放单个样本使其具有单位范数的过程，计算方式是计算每个样本的p范数，然后对该样本中的每个元素除以该范数，使得处理后样本的p范数等于1，把数变为（0-1）之间的小数，消除量纲。

该方法主要应用于文本分类和聚类，例如对于TF-IDF向量的l2-norm点积，即得到这两个向量的余弦相似度。

机器学习中对损失函数的操作，非数据特征集进行的尺度变化。

映射到其他分布，如指定区间、均匀分布、高斯分布、np.log1p等，特别是对于较多异常值的数据集时，采用 robust_scale 、 RobustScaler 是更好的选择。

阅读sklearn文档是学习机器学习最好的方式。

附，参考资料：

1、sklearn文档，4.3. 预处理数据，

2、几种数据预处理方法综述，

3、特征归一化特性及其数学原理推导，

sklearn怎么读取excel

读取excel（1）import xlrd # 加载数据 workbook = xlrd.open_workbook('path/Pd.xlsx')# 获取所有sheet print(workbook.sheet_names()) # [u'sheet1', u'sheet2']# 根...

如何保存sklearn训练好的算法模型

用sklearn训练好我们的算法模型，以后肯定还会用到，所以我们要对它们进行保存和读取。方法有很多，我就讲一种，用joblib进行模型的读写

以上便是模型的保存和读取，大家有疑问可以在底下评论交流

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