Mit Python Machine Learning von Null auf Eins: Wir führen Sie Schritt für Schritt zur Beherrschung der Grundprinzipien des maschinellen Lernens

1. Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, wie Menschen zu lernen und zu denken. Algorithmen für maschinelles Lernen können Muster aus Daten lernen und diese Muster verwenden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.

2. Grundprinzipien des maschinellen Lernens

Das Grundprinzip des maschinellen Lernalgorithmus besteht darin, ein Modell anhand von Daten zu trainieren und das trainierte Modell dann zu verwenden, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Daten sind die Eingabe für den Algorithmus für maschinelles Lernen und das Modell ist die Ausgabe des Algorithmus für maschinelles Lernen.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 分割数据
X = data.drop("target", axis=1)
y = data["target"]

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果
predictions = model.predict(X)

# 评估模型
score = model.score(X, y)

print("模型得分：", score)

3. Gängige Algorithmen für maschinelles Lernen

Es gibt viele Algorithmen, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet werden, aber sie können alle in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Für überwachte Lernalgorithmen sind gekennzeichnete Daten erforderlich, während für unüberwachte Lernalgorithmen keine gekennzeichneten Daten erforderlich sind.

4. Anwendung von maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum, unter anderem in den folgenden Bereichen:

• Verarbeitung natürlicher Sprache
Bilderkennung
Spracherkennung
Medizinische Diagnose
Finanzprognose
Empfehlungssystem

5. Die zukünftige Entwicklung des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist derzeit eines der heißesten Forschungsfelder mit großem Potenzial für zukünftige Entwicklungen. Da die Datenmenge weiter wächst und die Rechenleistung immer besser wird, werden Algorithmen für maschinelles Lernen immer leistungsfähiger und in immer mehr Bereichen eine Rolle spielen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMit Python Machine Learning von Null auf Eins: Wir führen Sie Schritt für Schritt zur Beherrschung der Grundprinzipien des maschinellen Lernens. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!