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python回归分析函数 用python做回归分析案例( 三 )

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Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等 。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化 。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotpb;有着科学计算工具包Scipy 。Python能直接处理数据 ， 而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制 。Matplotpb能够对数据和记过进行可视化 ， 快速理解数据 。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速） 。
5. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等 。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotpb等 。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块 ， 基于BSD开源许可证 。Scikit-Learn的安装需要Numpy Scopy Matplotpb等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理 。
Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集 ， 还有用于回归分析的boston house prices数据集 。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中 ， 输出标签存储在.target成员中 。Scikit-Learn建立在Scipy之上 ， 提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法 。Scikit-Learn还有一些库 ， 比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等 。
7. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能 ， 可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰 ， 且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求 。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练 ， 并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口 。
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python网格搜索支持向量回归得分低，为0.003，偶尔还会出现负数，该怎么处理？使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上 。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块 ， 提供了大量用于数据挖掘和分析的工具 ， 包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口 。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理 。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等 。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发 。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用 。

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