Machine Learning in Python (2015)

资 源 简 介

Machine Learning in Python (2015)

详 情 说 明

2015年是Python机器学习生态蓬勃发展的关键年份，以scikit-learn为核心的库已趋于成熟。这一时期的技术栈主要呈现三个特点：

算法丰富性 - scikit-learn 0.16版本已集成监督/无监督学习算法，包括经典的SVM、随机森林和K-means，但深度学习仍需依赖Theano等独立框架 标准化流程 - 特征工程（StandardScaler）、模型评估（cross_val_score）和管道工具（Pipeline）形成了可复用的模式 性能瓶颈 - 单机运算受限于当时硬件，大数据处理需结合Spark MLlib等分布式方案

与当前技术对比，2015年的模型部署更依赖Flask等通用Web框架，而非专用服务化工具。这一时期也奠定了pandas+matplotlib+scikit-learn的黄金组合基础。