Đây là bài đầu tiên trong seri 101 Phần – Scikit-Learn và giải thuật nổi tiếng trên thế giới . Đây sẽ là 1 seri dài thật dài mong các bạn đón theo dõi nhé !

I.Giới Thiệu về Scikit-Learn

  • Trước tiên , Scikit-learn là thư viện mã nguồn mở của python có giấy phép thương mại BSD
  • Là 1 công cụ đơn giản và hiệu quả trong data analysic
  • Được xây dựng dựa trên các thư viện khác của python gồm Numpy, Scipy và matplotlib.
  • Có thể dễ dàng sử dụng trong nhiều bài toán, thuật toán khác nhau trong Data analysic hay Machine Learning .

II. Giới Thiệu về seri hoàn toàn mới (Seri 101 Phần )

  • Seri 101 Phần sẽ đem lại một cách nhìn cụ thể cũng như khai sáng toán học cho các bạn theo Machine Learning cũng như không theo Machine Learning .
  • Seri này sẽ chỉ nói về toán khá khô khan và khó hiểu mong các bạn thông cảm đọc và ngẫm cũng như test code nhé !
  • Mỗi bài trong Seri gồm 3 phần : Giới thiệu thuật toán , xây dựng thuật toán bằng code thường , Và dùng nó bằng scikit-learning . Vì lý do này bài đầu tiên của seri sẽ là cách cài đặt scikit-learn.
  • Đúng như cái t Seri này sẽ có 101 phần . Seri này sẽ có 101 Phần gồm bài mở đầu và 99 Thuật Toán , cuối cùng là 1 bài tổng kết . Trung Bình sẽ mất nữa năm để hoàn thành seri . Hehe khá lâu nhỉ :v .
  • Mình sẽ cố gắn tổng hợp tất cả các giải thuật nổi tiếng trên thế giới trong seri này . Mình vừa học vừa làm seri này nên có gì thiếu sót các bạn bỏ qua nhé !
  • Mong mình sẽ gặp nhau ở bài tổng kết nhé !

III. Cách install scikit-Learn

1/ Win 10

pip install scikit-learn

2/ Anacoda

conda install scikit-learn

3/ Ubuntu

pip3 install scikit-learn

4 / Các môi trường còn lại :

pip install scikit-learn

IV. Cách dùng

  • Sẽ không có cách dùng cụ thể , Mỗi thuật toán sẽ có cách dùng khác nhau . Mình sẽ nói rõ ở phần thuật toán sau này !

V.Tổng Kết

  • Đây là bài đầu tiên của Seri , Mình chủ yếu sẽ giới thiệu về seri mới của mình thôi .
  • Các bạn cứ cài scikit-learn nhé ! Nó khá là thú vị cho các thuật toán !
  • Bài sau mình sẽ giới thiệu thuật toán đơn giản nhất Linear Regression, khá nổi tiếng và được áp dụng rất rộng rãi trong nhiều lĩnh vực .
  • Chào tạm biệt và hẹn gặp lại trong bài sau nhé !
  • Các bạn có thể xem thêm các bài viết khác tại HongTin