Python机器学习教程
 使用Python机器学习的教程
  2020-12-10-05:26:52            mango

机器学习(ML)基本上是计算机科学领域,计算机系统可以像人类一样提供对数据的感知。简而言之,ML是一种人工智能,可以通过使用算法或方法从原始数据中提取模式。ML的重点是允许计算机系统从经验中学习,而无需进行明确的编程或人工干预。听众对于对本学科感兴趣或将其作为课程一部分的研究生,研究生和研究型学生,本教程将非常有用。读

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 使用Python机器学习-基础
  2020-12-10-05:27:35            mango

我们生活在一个“数据时代”,它具有更好的计算能力和更多的存储资源。这些数据或信息每天都在增加,但真正的挑战是要理解所有数据。企业和组织正在尝试通过使用来自数据科学,数据挖掘和机器学习的概念和方法构建智能系统来应对它。其中,机器学习是计算机科学中最令人兴奋的领域。如果我们将机器学习称为为数据提供意义的算法的应用和科学,那

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 使用Python机器学习-生态系统
  2020-12-10-05:28:49            mango

Python简介Python是一种流行的面向对象的编程语言,具有高级编程语言的功能。它易于学习的语法和可移植性功能使其近来很受欢迎。以下事实为我们提供了Python的介绍-Python由荷兰StichtingMathematischCentrum的GuidovanRossum开发。它被编写为名为“ABC”的编程语言的后

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 使用Python机器学习-方法
  2020-12-10-05:29:42            mango

可以使用多种ML算法,技术和方法来构建用于通过使用数据解决实际问题的模型。在本章中,我们将讨论这种不同类型的方法。不同类型的方法以下是基于一些广泛类别的各种ML方法-基于人的监督在学习过程中,一些基于人工监督的方法如下:监督学习监督学习算法或方法是最常用的机器学习算法。该方法或学习算法在训练过程中获取数据样本(即训练数

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 ML项目的数据加载
  2020-12-10-05:30:22            mango

假设如果要启动ML项目,那么您需要做的第一件事也是最重要的事情是什么?这是我们启动任何ML项目都需要加载的数据。关于数据,对于ML项目,最常见的数据格式是CSV(逗号分隔值)。基本上,CSV是一种简单的文件格式,用于以纯文本格式存储表格数据(数字和文本),例如电子表格。在Python,我们可以通过不同的方式将CSV数据

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 ML-通过统计数据了解数据
  2020-12-10-05:31:11            mango

介绍在进行机器学习项目时,通常我们会忽略两个最重要的部分,称为数学和数据。这是因为,我们知道ML是一种数据驱动的方法,而我们的ML模型只会产生与提供给它的数据一样好的或坏的结果。在上一章中,我们讨论了如何将CSV数据上传到ML项目中,但是最好在上传之前了解数据。我们可以通过统计和可视化两种方式来理解数据。在本章中,在遵

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 ML-通过可视化了解数据
  2020-12-10-05:31:48            mango

介绍在上一章中,我们讨论了数据对于机器学习算法的重要性以及一些Python配方,以了解具有统计信息的数据。还有另一种称为可视化的方式来理解数据。借助数据可视化,我们可以看到数据的外观以及数据的属性保持什么样的关联。这是查看要素是否与输出相对应的最快方法。借助以下Python食谱,我们可以了解具有统计信息的ML数据。单变

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 使用Python机器学习-准备数据
  2020-12-10-05:32:48            mango

介绍机器学习算法完全依赖于数据,因为这是使模型训练成为可能的最关键方面。另一方面,如果我们无法从这些数据中获得任何意义,那么在将其提供给ML算法之前,一台机器将毫无用处。简而言之,对于我们希望机器解决的问题,我们始终需要提供正确的数据,即正确比例,格式和包含有意义特征的数据。这使得数据准备成为机器学习过程中最重要的步骤

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 带有Python的ML-数据功能选择
  2020-12-10-05:33:27            mango

在上一章中,我们详细介绍了如何为机器学习预处理和准备数据。在本章中,让我们详细了解数据特征选择及其涉及的各个方面。数据特征选择的重要性机器学习模型的性能与用于训练它的数据特征成正比。如果提供给它的数据特征不相关,则ML模型的性能将受到负面影响。另一方面,使用相关数据功能可以提高ML模型的准确性,尤其是线性和逻辑回归。现

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 分类-简介
  2020-12-10-05:34:22            mango

分类简介分类可以定义为根据观测值或给定数据点预测类别或类别的过程。分类的输出可以采用“黑色”或“白色”或“垃圾邮件”或“无垃圾邮件”的形式。在数学上,分类是从输入变量(X)到输出变量(Y)近似映射函数(f)的任务。它基本上属于有监督的机器学习,在该机器学习中,还提供了目标以及输入数据集。分类问题的一个示例可以是电子邮件

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