Panduan Pembelajaran Mesin Python: Daripada asas sifar hingga tahap induk, impian AI anda bermula di sini

Bab 1: Asas Python

Sebelum memulakan pembelajaran mesin, anda perlu menguasai beberapa python pengetahuan asas. Bab ini merangkumi sintaks asas, jenis data, struktur kawalan dan fungsi Python. Jika anda sudah biasa dengan Python, anda boleh melangkau bab ini.

# 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

Bab 2: Asas Pembelajaran Mesin

Bab ini akan memperkenalkan pengetahuan asas mesin pembelajaran, termasuk definisi, klasifikasi, kaedah penilaian pembelajaran mesin, dsb. Anda akan mempelajari perkara yang boleh dilakukan oleh pembelajaran mesin dan cara memilih algoritma pembelajaran mesin yang betul.

# 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)

Bab 3: Algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan

Bab ini akan memperkenalkan beberapa algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan, termasuk regresi linear, regresi logistik, pepohon keputusan, mesin vektor sokongan, hutan rawak, dsb. Anda akan mempelajari prinsip dan ciri setiap algoritma, dan cara menggunakan algoritma ini untuk menyelesaikan masalah praktikal.

# 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)

Bab 4: Pembelajaran Mendalam

Bab ini akan memperkenalkan pengetahuan asas

pembelajaran mendalam, termasuk struktur dan prinsip rangkaian saraf, fungsi pengaktifan yang biasa digunakan, fungsi kehilangan dan pengoptimuman algoritma, dsb. Anda akan mempelajari perkara yang boleh dilakukan oleh pembelajaran mendalam dan cara menggunakan pembelajaran mendalam untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar.

# 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)

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Pembelajaran Mesin Python: Daripada asas sifar hingga tahap induk, impian AI anda bermula di sini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!