python機器學習基礎簡介

1.從一種語言開始

目前人工智慧方向最火的也就是python了。

2.熟悉基本概念

3.常見演算法

k最近鄰演算法，線性模型，樸素貝葉斯，決策樹，隨機森林，svms，神經網路

包括：numpy,scipy,matplotlib,pandas,ipython,scikit-learn等等

安裝方式：

pip3 install ***(庫名)

1.numpy-科學計算庫

import numpy

i = numpy.array([[520,13,14],[25,9,178]])
print("i:\n{}".format(i))

import numpy as np   #取別名np

from scipy import sparse
matrix = np.eye(6)  #eye函式生成6*6矩陣，其中對角線為1
sparse_matrix = sparse.csr_matrix(matrix) #吧np數值轉換成csr格式的scipy稀疏矩陣（只會訪問非0的元素）
print("對角矩陣：\n{}".format(matrix))
print("稀疏矩陣: \n{}".format(sparse_matrix))

import pandas

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data =
data_frame = pandas.dataframe(data)
display(data_frame)
display(data_frame[data_frame.city!="北京"])
x = np.linspace(-20,20,10)
y = x**3 + 2*x**2 + 6*x +5
plt.plot(x,y,marker = "o")
plt.show()

機器學習基礎簡介

機器學習 machine learning,ml 主要研究計算機系統對於特定任務的效能，逐步進行改善的演算法和統計模型。通過輸入海量訓練資料對模型進行訓練，使模型掌握資料所蘊含的qian潛在規律，進而對新輸入的資料進行準確的分類或 簡單地來說就是通過海量資料訓練模型，提煉規律，進行新資料的 無監督學...

python機器學習 xgboost簡介

boosting 分類器屬於整合學習模型，它基本思想是把成百上千個分類準確率較低的樹模型組合起來，成為乙個準確率很高的模型。這個模型會不斷地迭代，每次迭代就生成一顆新的樹。對於如何在每一步生成合理的樹，大家提出了很多的方法，我們這裡簡要介紹由 friedman 提出的 gradient boosti...

機器學習及其基礎概念簡介

機器學習及其基礎概念簡介 2 machine learning python開發工具 anaconda sublime 1 machine learning 機器學習及其基礎概念簡介 2 machine learning 決策樹在商品購買力能力 案例中的演算法實現 3 machine learnin...