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有沒有老師了解Python用于Meta分析的工具包
Python在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，有兩個(gè)重要的擴(kuò)展模塊：Numpy和Scipy。其中Numpy是一個(gè)用python實(shí)現(xiàn)的科學(xué)計(jì)算包。包括：
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一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象Array；
比較成熟的（廣播）函數(shù)庫；
用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；
實(shí)用的線性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。
SciPy是一個(gè)開源的Python算法庫和數(shù)學(xué)工具包，SciPy包含的模塊有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算。其功能與軟件MATLAB、Scilab和GNU Octave類似。
Numpy和Scipy常常結(jié)合著使用，Python大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)庫都依賴于這兩個(gè)模塊，繪圖和可視化依賴于matplotlib模塊，matplotlib的風(fēng)格與matlab類似。Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫非常多，而且大多數(shù)開源，主要有：
1.???????scikit-learn
scikit-learn?是一個(gè)基于SciPy和Numpy的開源機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，包括分類、回歸、聚類系列算法，主要算法有SVM、邏輯回歸、樸素貝葉斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI?資助，偶爾Google也資助一點(diǎn)。
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2.???????NLTK
NLTK(Natural Language Toolkit)是Python的自然語言處理模塊，包括一系列的字符處理和語言統(tǒng)計(jì)模型。NLTK?常用于學(xué)術(shù)研究和教學(xué)，應(yīng)用的領(lǐng)域有語言學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、人工智能、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)等。?NLTK提供超過50個(gè)語料庫和詞典資源，文本處理庫包括分類、分詞、詞干提取、解析、語義推理?？煞€(wěn)定運(yùn)行在Windows, Mac OS X和Linux平臺(tái)上.
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3.???????Mlpy
Mlpy是基于NumPy/SciPy的Python機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，它是Cython的擴(kuò)展應(yīng)用。包含的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有：
l??回歸
least squares,?ridge regression, least angle regression,?elastic net, kernel ridge regression,?support vector machines?(SVM),?partial least squares?(PLS)
l??分類
linear discriminant analysis?(LDA), Basic?perceptron, Elastic Net,?logistic regression, (Kernel) Support Vector Machines (SVM), Diagonal Linear Discriminant Analysis (DLDA), Golub Classifier, Parzen-based, (kernel) Fisher Discriminant Classifier, k-nearest neighbor, Iterative RELIEF, Classification Tree, Maximum Likelihood Classifier
l??聚類
hierarchical clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering,?k-means
l??維度約減
(Kernel)?Fisher discriminant analysis?(FDA), Spectral Regression Discriminant Analysis (SRDA), (kernel)?Principal component analysis?(PCA)
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4.???????Shogun
Shogun是一個(gè)開源的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱。目前Shogun的機(jī)器學(xué)習(xí)功能分為幾個(gè)部分：feature表示，feature預(yù)處理，核函數(shù)表示,核函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，距離表示，分類器表示，聚類方法，分布，性能評(píng)價(jià)方法，回歸方法，結(jié)構(gòu)化輸出學(xué)習(xí)器。
SHOGUN?的核心由C++實(shí)現(xiàn)，提供?Matlab、?R、?Octave、?Python接口。主要應(yīng)用在linux平臺(tái)上。
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5.???????MDP
The Modular toolkit for Data Processing (MDP)?，用于數(shù)據(jù)處理的模塊化工具包，一個(gè)Python數(shù)據(jù)處理框架。
從用戶的觀點(diǎn)，MDP是能夠被整合到數(shù)據(jù)處理序列和更復(fù)雜的前饋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一批監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和其他數(shù)據(jù)處理單元。計(jì)算依照速度和內(nèi)存需求而高效的執(zhí)行。從科學(xué)開發(fā)者的觀點(diǎn)，MDP是一個(gè)模塊框架，它能夠被容易地?cái)U(kuò)展。新算法的實(shí)現(xiàn)是容易且直觀的。新實(shí)現(xiàn)的單元然后被自動(dòng)地與程序庫的其余部件進(jìn)行整合。MDP在神經(jīng)科學(xué)的理論研究背景下被編寫，但是它已經(jīng)被設(shè)計(jì)為在使用可訓(xùn)練數(shù)據(jù)處理算法的任何情況中都是有用的。其站在用戶一邊的簡單性，各種不同的隨時(shí)可用的算法，及應(yīng)用單元的可重用性，使得它也是一個(gè)有用的教學(xué)工具。
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python中支持向量機(jī)回歸需要把數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化嗎？
在使用支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行回歸分析時(shí), 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是很重要的.
SVM 中的核函數(shù)是基于輸入數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離來定義的，如果數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離是不一致的，那么核函數(shù)的結(jié)果就會(huì)受到影響。標(biāo)準(zhǔn)化可以確保所有特征在相同尺度上進(jìn)行計(jì)算，避免因?yàn)槟承┨卣魅≈捣秶^大而導(dǎo)致其他特征被忽略。
因此, 在使用SVM進(jìn)行回歸分析時(shí), 應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，比如使用StandardScaler類對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。這樣做可以使模型的預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。
python回歸模型保存
1、首先需要使用公式將回歸結(jié)果計(jì)算出來。
2、其次選擇回歸。
3、最后將其另存為，另存為到word中就可以保存了。Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會(huì)的吉多范羅蘇姆于1990年代初設(shè)計(jì)，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡單有效地面向?qū)ο缶幊獭?/p>
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新聞來源：http://fisionsoft.com.cn/article/docsjgh.html
