第七部分 项目实践 19 预测模型项目模板 19.1 在项目中实践机器学习 19.2 机器学习项目的Python模板 19.3 各步骤的详细说明 19.4 使用模板的小技巧 19.5 总结 20 回归项目实例 20.1 定义问题 20.2 导入数据 20.3 理解数据 20.4 数据可视化 20.5 分离评估数据集 20.6 评估算法 20.7 调参改善算法 20.8 集成算法 20.9...
第七部分 项目实践 19 预测模型项目模板 19.1 在项目中实践机器学习 19.2 机器学习项目的Python模板 19.3 各步骤的详细说明 19.4 使用模板的小技巧 19.5 总结 20 回归项目实例 20.1 定义问题 20.2 导入数据 20.3 理解数据 20.4 数据可视化 20.5 分离评估数据集 20.6 评估算法 20.7 调参改善算法 20.8 集成算法 20.9...
本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍,本书以实践为...
工欲善其事必先利其器,我们先安装一下必需的Python库(当然我们也推荐大家用集成环境anaconda,具体的安装与设置可以参考ShowMeAI文章 图解Python | 安装与环境设置 完成): Numpy:用于Python的科学计算。 相关重点知识请查看 数据科学工具速查 | Numpy使用指南 或者 图解数据分析:从入门到精通系列教程 中的Numpy详解教程。
当有新的机器学习项目时,新建一个Python文件,并将这个模板粘贴进去,再按照前面章节介绍的方法将其填充到每一个步骤中。 各步骤的详细说明 接下来将详细介绍项目模板的各个步骤。 步骤1:定义问题 主要是导入在机器学习项目中所需要的类库和数据集等,以便完成机器学习的项目,包括导入Python的类库、类和方法,以及导入数...
《机器学习-Python实践》习题库 第一章机器学习入门基础 一、选择题 1.人工智能、机器学习、深度学习三者的关系是怎样的? A.人工智能包括机器学习与深度学习两部分,机器学习与深度学习是并列关系。 B.深度学习包括人工智能与机器学习两部分,人工智能与机器学习是并列关系。 C.人工智能包含机器学习,机器学习包含深度...
《机器学习-Python实践》试卷及答案 共5套.docx,第 PAGE 1页,共 NUMPAGES 1页 一、单项选择题(本大题共10小题,每题3分,共30分)试卷( 试卷 ( 学年第1学期) 考试科目 机器学习-Python实践 (A卷) 适用专业 班级(年级) 得分 命题人: 审阅人: 班级 学号 姓名 考试
二、Python机器学习实践 数据清洗与预处理在进行机器学习之前,我们需要对数据进行清洗和预处理。这一步至关重要,因为它直接影响到模型的准确性和性能。我们将使用pandas库进行数据清洗和预处理,包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换以及特征缩放等。 特征选择与工程特征选择是机器学习中一个非常关键的步骤。它涉及...
本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程,然后给出算法实现,最后所有算法及案例均以Python实现,方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。本书适合Python机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
探索Python机器学习:从基础到实践 本文将带您从机器学习的基础知识出发,逐步深入到实际应用,帮助您掌握Python机器学习的核心技能。 一、机器学习概述 1. 什么是机器学习? 机器学习是一种通过分析数据来自动发现模式并做出预测的技术。它的核心思想是通过训练模型,让计算机能够自主学习和改进,而无需显式编程。