《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从最基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅...
选自sebastianraschka,机器之心编译。 近日,机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者Sebastian Raschka又分享了一篇长文,主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。 文章展示了如何将预训练的大型语言模型(LLM)转化为强大的文本分类器。机器之心对文章内容进行了不改变原意的编译、整理: 为什么要关注...
(印)阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)创作的计算机网络小说《Python机器学习》,已更新0章,最新章节:。《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。《Python机器学习》共分为12章,内容涵盖了机器学习以及Python语言
基础内容、Numpy与Pandas 库数据操作、Matplotlib 与Seaborn 库数据可视化、Sklearn 库机器学习,以及与机器学习相关的基础知识;第二部分为 Python 机器学习算法应用:主要介绍了数据的回归预测分析、时间序列预测,数据无监督学习中的聚类、降维以及关联规则,数据分类模型的应用以及针对文本数据与网络图数据的机器学习算法应用...
《Python机器学习》讲解未来人工智能技术中的机器学习,从入门知识到实践。全书分为“导入篇”、“基础篇”、“实践篇”三部分。 导入篇包括第1章和第2章的内容。第1章是关于Python的安装和语言的说明及阅读本书需要进行的准备等,“快速教程”中将对通过Python如何接触机器学习进行说明,章节末尾的“短文 深度学习是什...
机器学习中最常用的归一化形式就是将特征向量调整为L1范数,使特征向量的数值之和为1。增加下面两行代码到前面的Python文件中: data_normalized = preprocessing.normalize(data, norm='l1') print "\nL1 normalized data =", data_normalized 执行Python文件,就可以看到下面的结果: L1 normalized data: [[ ...
近期,机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》,旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程,包括如何创建、训练和调整大型语言模型...
最近,Sebastian Raschka 在 GitHub 上开源了这本新书对应的代码库。 自ChatGPT 发布以来,大型语言模型(LLM)已经成为推动人工智能发展的关键技术。 近期,机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》,旨在讲解从头开...
自ChatGPT 发布以来,大型语言模型(LLM)已经成为推动人工智能发展的关键技术。 近期,机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》,旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程,包括如何创建、训练和调整大型语言模型。
机器学习的四个分支 监督学习 无监督学习 自监督学习 强化学习 评估机器学习模型 1. 简单的留出验证、 2. K折验证 3.带有打乱数据的重复K折验证 注意事项 数据预处理、特征工程和特征学习 机器学习的通用工作流程 机器学习的四个分支 监督学习 监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本(通常由人工标注)...