一.機器學習演算法分類：1.監督學習：目標值：類別（離散型資料）------分類問題（例如圖1對貓狗分類）
分類演算法：k-近鄰演算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機森林、邏輯回歸
目標值：連續性資料（房屋**等）------回歸問題（例如圖2對房屋****）
回歸演算法：線性回歸、嶺回歸
2.無監督學習：
目標值：無------無監督學習（例如圖3，對一群人進行分類但無目標值）
聚類演算法：k-means
圖1
圖2
圖3總結：
二.sklearn資料集使用常用框架：
機器學習框架：sklearn
深度學習框架：tensorflow、pytorch、caffe2、theano、chainer
常用的公共資料集：sklearn、kaggle、uci
1.呼叫sklearn庫中的資料集
可用datasets.load_***()he datasets.fetch_***(dataset=none)載入
返回值：
返回值型別是datasets.base.bunch(字典格式），含五個鍵值對：
data：特徵資料陣列
target：標籤陣列
descr：資料描述
feature_names:特徵的名字（新聞資料、手寫數字、回歸資料集沒有）
target_names:標籤名
from sklearn.datasets import load_iris
defdatasets_demo()
: iris=load_iris(
)print
('鳶尾花資料集:\n'
,iris)
print
('檢視資料集描述:\n'
, iris[
'descr'])
print
('檢視特徵值的名字:\n'
, iris.feature_names)
print
('檢視特徵值:\n'
2.資料集劃分
使用sklearn.model_selection.train_test_split(arrays,*option)
:#獲取資料集
iris=load_iris(
)print
('鳶尾花資料集:\n'
,iris)
print
('檢視資料集描述:\n'
, iris[
'descr'])
print
('檢視特徵值的名字:\n'
, iris.feature_names)
print
('檢視特徵值:\n'
, iris.data, iris.data.shape)
#資料集劃分
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=
0.2,random_state=22)
print
('訓練集的特徵值：\n'
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