本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者,从零开始,以Python编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,逐步带领读者熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具,如Scikit learn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全书共分4章。第1章简介篇,...
1.Python基本语法 2.Python数据类型:常用数据类型有6种 1.5 Python数据运算 1.6 Python流程控制:使得解释器可以跳跃甚至回溯代码 1.7 其他 推荐从《python机器学习及实践》这本书开始学习,看书+复现书本里的案例代码+记笔记,以下是我自己在学习过程整理的笔记,纯分享。
本书在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,从零开始逐步带领读者熟悉并掌握当下流行的基于Python 3的数据分析,以及支持单机、深度和分布式机器学习的开源程序库,如pandas、Scikit learn、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle、PySpark ML等。全书分4部分。入门篇包括对全书核心概念的指南性介绍,以及在多种主流操作系统...
《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...
1.4.7 Python基础综合实践 肿瘤预测当中,random.random()中输入0或者[0],并没有什么区别。 在LogisticRegression训练后系数矩阵coef_本身会输出二维矩阵,这是时候用: coef= lr.coef_[0 , :] 则可以变成(2,)形式为后面的选取coef[0],coef[1]带来方便,不然就需要输入coef[0,0]会很麻烦。
《Python机器学习及实践》以理论与实践相结合为出发点,介绍Python机器学习的相关内容,即使没有机器学习基础的读者也可以快速上手。 第1章机器学习的基础知识 1.1何谓机器学习 1.1.1传感器和海量数据 1.1.2机器学习的重要性 1.1.3机器学习的表现 1.1.4机器学习的主要任务 1.1.5选择合适的算法 1.1.6机器学习程序的...
python机器学习及实践 文心快码BaiduComate 在探讨Python机器学习的实践时,我们可以从基础概念出发,逐步深入到具体的应用和高级技术。以下是根据您的提示分点进行的详细回答: 1. 理解Python机器学习基础概念 机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。在Python中,...
无监督学习(部分代码有错误更改中) 着重于发现数据本身的分布特点 (不需要对数据进行标记)节省大量人力 数据规模不可限量 1 发现数据群落 数据聚类 也可以寻找 离群样本 2 特征降维 保留数据具有区分性的低维特征 这些都是在海量数据处理中非常实用的技术 数据聚类 K均值
第二章节主要内容:监督学习(分类学习&回归预测)和无监督学习(聚类&主成分分析)经典模型。因本章节内容较多,所以分为上中下两节来记录,该篇文章讲述监督学习中分类学习的经典模型的相关概念和应用。 书中的案例基本都是调用sklearn的机器学习模型包来实现,套路很相似。在理解概念以后一定要自己动手实践敲代码复现案例!