2.回归模型 –*2.1线性回归 –*2.2岭回归 –*2.3Lasso回归 –*2.4逻辑回归 –*2.5人工神经网络 –*2.6GBDT,回归树和提升树 提取数据 #提取训练集,验证集,测试集 比例为6:2:2 from sklearn.model_selection import train_test_split f_v = features.values f_names = features.columns.values l_v = labe...
首先,Python在机器学习领域的应用尤为突出。机器学习是一种允许计算机从数据中学习,而不是被人所编程的技术。Python提供了许多用于机器学习的库,如scikit-learn,它包含了大量的算法和工具,用于数据预处理、模型训练、评估和预测等任务。例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。 其次,P...
这包括掌握统计学和数据挖掘技术,以及能够从大数据集中提取有意义的信息和洞察。机器学习与深度学习:机器学习和深度学习是AI的核心技术,具备这些技能将使人能够训练和优化复杂的神经网络模型,从而实现诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。编程和软件开发能力:编程和软件开发是AI应用的基石。熟练掌握编程语言(如Py...