1 python機器學習基礎教程 簡述

2021-09-19 17:54:38 字數 748 閱讀 1285

一、引言:

機器學習(machine learning):從資料中提取知識。分為:監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。

二、監督機器學習應用:

2、基於醫學影像判斷腫瘤是否為良性。

3、檢測信用卡交易中的詐騙行為。

三、無監督機器學習應用:

1、確定一系列部落格文章的主題。

2、將客戶分成具有相似偏好的群組。

3、檢測**的異常訪問模式。

四、構建機器學習解決方案過程中的思考:

1、要回答的問題是什麼?已收集到的資料能夠回答這個問題嗎?

2、要將我的問題表示成機器學習問題,用哪種方法最好?

3、我收集的資料是否足夠表達我想要解決的問題?

4、我提取了資料的哪些特徵?這些特徵能否實現正確的**?

5、如何衡量應用是否成功?

6、機器學習解決方案與我的研究或商業產品中的其他部分是如何相互影響的?

五、程式設計環境anaconda3.4.2+(python3.5+)

anaconda安裝遇到的問題請檢視

conda httperror http none none for url none anaconda更新失敗解決辦法

pandas==0.18.1

matplotlib==1.5.1

numpy==1.11.1

scipy==0.17.1

scikit-learn==0.18

Python機器學習基礎教程

本書是機器學習入門書,以python語言介紹。主要內容包括 機器學習的基本概念及其應用 實踐中最常用的機器學習演算法以及這些演算法的優缺點 在機器學習中待處理資料的呈現方式的重要性,以及應重點關注資料的哪些方面 模型評估和調參的高階方法,重點講解交叉驗證和網格搜尋 管道的概念 如何將前面各章的方法應...

《Python機器學習基礎教程》學習筆記 2

第2章 監督學習 利用graphviz開啟繪製的dot格式決策圖出錯,有兩個坑需注意 1 pip install graphviz庫還不夠,還要安裝graphviz軟體,位址 2 強烈建議安裝位址為c盤,安裝後新增軟體所在資料夾 bin 位址到path環境。之前安裝到其他盤,執行一直出錯,make ...

Python機器學習基礎教程學習筆記(一)

演算法 k近鄰法 型別 分類問題 獲取鳶尾花資料集 from sklearn.datasets import load iris iris load iris 列印資料集 print iris 資料集描述 print iris.descr 資料特徵 print iris data print iri...