scikit-learn 0.15.0版本发布，Python机器学习重要更新

资源摘要信息:"scikit-learn-0.15.0.tar.gz" scikit-learn是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了简单而高效的工具，用于数据挖掘和数据分析。版本0.15.0是在2015年发布的，尽管它在今天看来已经是过时的版本，但在当时它包含了众多的机器学习算法，被广泛用于分类、回归、聚类分析以及降维等领域。该版本的scikit-learn在当时提供了一些重要的功能和改进，例如： 1. 新增了几个算法，例如Gaussian Process分类器、SVM和MLP的核近似预处理器。 2. 增强了集成学习方法，如引入了Adaboost和ExtraTrees集成。 3. 支持多输出回归和分类任务。 4. 引入了Model persistence，允许通过joblib库持久化模型到磁盘。 5. 改进了文档和API的清晰度。 6. 支持Python 3。 scikit-learn的安装通常依赖于一些Python包，包括NumPy、SciPy和matplotlib等，这些包在scikit-learn的安装过程中需要被同时安装。这使得scikit-learn能够利用这些科学计算包提供的底层能力来实现其机器学习功能。 在使用scikit-learn时，它通常被分为几个主要模块： - 分类（Classification）：包括了SVM、随机森林、朴素贝叶斯、决策树等多种分类算法。 - 回归（Regression）：提供了线性回归、Lasso回归、支持向量回归等算法。 - 聚类（Clustering）：如K-均值、层次聚类、DBSCAN等聚类方法。 - 降维（Dimensionality reduction）：提供了PCA（主成分分析）、特征选择、非负矩阵分解等降维技术。 - 模型选择（Model selection）：为交叉验证、网格搜索等提供了工具，帮助用户选择最佳的模型参数。 scikit-learn库的设计注重易用性和效率，其API遵循统一的设计原则，使得不同算法之间的接口具有一致性，便于学习和使用。 要安装scikit-learn 0.15.0版本，可以使用Python的包管理工具pip进行安装，但在现代环境中，由于依赖更新，建议使用虚拟环境隔离不同项目的依赖。安装命令可能类似于： ```bash pip install scikit-learn==0.15.0 ``` 需要注意的是，scikit-learn 0.15.0作为一个较旧的版本，可能不支持最新的Python版本，并且可能与一些现代的Python包不兼容。如果用于生产环境，通常建议使用最新的稳定版本以保证功能的完整性和安全性。对于学习和研究目的，使用旧版本可以更好地理解机器学习算法的发展和演变过程，但对于实际的开发工作，总是推荐使用最新版本的库来获得最佳的支持和性能。 由于scikit-learn的版本迭代速度很快，新版本持续增加新的功能和改进，因此在学习或使用scikit-learn时，了解版本差异、查阅对应的官方文档是非常必要的。这可以通过访问scikit-learn的官方文档网站来获取最准确的信息和最新的更新。