Guide d'apprentissage automatique Python : de zéro base au niveau master, votre rêve d'IA commence ici

Chapitre 1 : Les bases de Python

Avant de commencer le apprentissage automatique, vous devez maîtriser certaines connaissances de base du python. Ce chapitre couvre la syntaxe de base, les types de données, les structures de contrôle et les fonctions de Python. Si vous êtes déjà familier avec Python, vous pouvez ignorer ce chapitre.

# 注释

# 变量

x = 5
y = "Hello, world!"

# 数据类型

print(type(x))# <class "int">
print(type(y))# <class "str">

# 控制结构

if x > 0:
print("x is positive.")
else:
print("x is not positive.")

# 函数

def my_function(x):
return x * 2

print(my_function(5))# 10

Chapitre 2 : Bases de l'apprentissage automatique

Ce chapitre présentera les connaissances de base du learning automatique, y compris la définition, la classification, les méthodes d'évaluation de l'apprentissage automatique, etc. Vous apprendrez ce que l'apprentissage automatique peut faire et comment choisir le bon algorithme d'apprentissage automatique.

# 导入必要的库

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

# 加载数据

data = pd.read_csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集

X = data.drop("target", axis=1)# 特征数据
y = data["target"]# 标签数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型

score = model.score(X_test, y_test)
print("准确率：", score)

# 预测

predictions = model.predict(X_test)

Chapitre 3 : Algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés

Ce chapitre présentera certains algorithmes d'apprentissage automatique couramment utilisés, notamment la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires, etc. Vous apprendrez les principes et les caractéristiques de chaque algorithme et comment utiliser ces algorithmes pour résoudre des problèmes pratiques.

# 导入必要的库

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据

data = pd.read_csv("data.csv")

# 划分训练集和测试集

X = data.drop("target", axis=1)# 特征数据
y = data["target"]# 标签数据

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型

models = [
LinearRegression(),
LogisticRegression(),
DecisionTreeClassifier(),
SVC(),
RandomForestClassifier()
]

for model in models:
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型

score = model.score(X_test, y_test)
print(model.__class__.__name__, "准确率：", score)

Chapitre 4 : Apprentissage profond

Ce chapitre présentera les connaissances de base du deep learning, y compris la structure et les principes du réseau neuronal, les fonctions d'activation couramment utilisées, les fonctions de perte et les algorithmes d'optimisation, etc. Vous découvrirez ce que l'apprentissage profond peut faire et comment l'utiliser pour résoudre des problèmes du monde réel.

# 导入必要的库

import Tensorflow as tf

# 定义神经网络模型

model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

# 编译模型

model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_cateGorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 训练模型

model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型

score = model.evaluate(X_test, y_test)
print("准确率：", score[1])

# 预测

predictions = model.predict(X_test)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!