Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Arbeiten Sie mit Python zusammen, um die Spitze des maschinellen Lernens zu erreichen und einen neuen Bereich des Datenwerts zu erschließen

Arbeiten Sie mit Python zusammen, um die Spitze des maschinellen Lernens zu erreichen und einen neuen Bereich des Datenwerts zu erschließen

Feb 24, 2024 am 09:07 AM
python 人工智能 机器学习 数据挖掘

携手 Python,踏上机器学习的巅峰,释放数据价值的新境界

Python Mit seiner umfangreichen Bibliothek und seinem Community-Ökosystem sowie seiner einfachen und benutzerfreundlichen Syntax hat es sich zu einer der beliebtesten Programmiersprachen im Bereich maschinelles Lernen entwickelt. Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung von „Python“ im Bereich des maschinellen „Lernens“ und zeigt, wie es uns dabei helfen kann, den Wert von Daten zu erschließen und ein neues Kapitel der „künstlichen Intelligenz“ aufzuschlagen. 1. Bibliothek für maschinelles Lernen für Python Python bietet einen umfangreichen Satz an Bibliotheken für maschinelles Lernen, die alle Aspekte der Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellschulung und -bewertung, Algorithmen für maschinelles Lernen usw. abdecken. Diese Bibliotheken vereinfachen den Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen erheblich, verringern die Schwierigkeit bei der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und machen die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen bequemer und effizienter.

2. Pythons maschineller Lernalgorithmus

Python bietet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, darunter lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, Random Forests, Neuronale Netze usw. Diese Algorithmen decken verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles Lernen ab, z. B. überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen, und können die Anforderungen verschiedener Anwendungsszenarien erfüllen.

3. Pythons Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen

Der Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen in Python ist normalerweise in die folgenden Schritte unterteilt:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 1. 数据加载及预处理
data = pd.read_csv("data.csv")
data = data.dropna()
data = data.fillna(data.mean())

# 2. 特征工程
X = data[["feature1", "feature2"]]
y = data["target"]

# 3. 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 4. 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 5. 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
Nach dem Login kopieren

4. Anwendungen für maschinelles Lernen in Python

Pythons Anwendungen für maschinelles Lernen decken verschiedene Bereiche ab, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Empfehlungssysteme, Finanztechnologie, Gesundheitswesen, Fertigung usw. Die maschinellen Lernanwendungen von Python werden ständig erweitert und bringen enorme Veränderungen in das Leben und Arbeiten der Menschen.

Fazit:

Python ist mit seinen umfangreichen Bibliotheken, seiner einfachen Syntax und seiner starken Community-Unterstützung zum Liebling im Bereich des maschinellen Lernens geworden. Durch die Zusammenarbeit mit Python können wir die Geheimnisse des maschinellen Lernens tiefgreifend erforschen, einen neuen Bereich des Datenwerts erschließen und ein neues Kapitel der künstlichen Intelligenz aufschlagen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonArbeiten Sie mit Python zusammen, um die Spitze des maschinellen Lernens zu erreichen und einen neuen Bereich des Datenwerts zu erschließen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße Artikel -Tags

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet

So laden Sie Deepseek Xiaomi herunter So laden Sie Deepseek Xiaomi herunter Feb 19, 2025 pm 05:27 PM

So laden Sie Deepseek Xiaomi herunter

Google AI kündigt Gemini 1.5 Pro und Gemma 2 für Entwickler an Google AI kündigt Gemini 1.5 Pro und Gemma 2 für Entwickler an Jul 01, 2024 am 07:22 AM

Google AI kündigt Gemini 1.5 Pro und Gemma 2 für Entwickler an

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen

Wie fragst du ihn Deepseek? Wie fragst du ihn Deepseek? Feb 19, 2025 pm 04:42 PM

Wie fragst du ihn Deepseek?

So suchen Sie Deepseek So suchen Sie Deepseek Feb 19, 2025 pm 05:18 PM

So suchen Sie Deepseek

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

SK Hynix wird am 6. August neue KI-bezogene Produkte vorstellen: 12-Layer-HBM3E, 321-High-NAND usw.

See all articles