python如何用於人工智慧
python用於人工智慧的方法:1、掌握基礎Python程式語言知識;2、了解基礎數學及統計學和機器學習基礎知識;3、使用Python科學計算函式庫和套件;4 、使用【scikit-learn】學習Python機器學習應用。
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python用於人工智慧的方法:
為什麼選擇Python?
在資料科學和機器學習領域最重要的兩大程式語言就是Python 和R,Python 簡潔易學、應用範圍廣(不限於資料分析)且學習曲線平緩,適合作為第一個入門的程式語言,透過pandas、SciPy/NumPy、sckikit-learn、matplotlib和statsmodels 可以進行資料分析的工作,適合工程任務和需要和網路應用程式整合的專案。至於R 由於是統計學家所發展的程式語言,則是擅長於統計分析、圖表繪製,常用於學術研究領域,建議也要有一定程度的掌握。一般情況下Python 和R 並非互斥,而是互補,許多資料工程師、科學家往往是在Python 和R 兩個語言中轉換,小量模型驗證、統計分析和圖表繪製使用R,當要撰寫演算法和資料庫、網路服務互動等情況時在移轉到Python。為了降低學習成本。 此外Python本身就是一種通用語言,除了資料科學外也可以廣泛使用在網頁開發、網站建立、遊戲開發、網路爬蟲等領域,當你需要整合系統產品服務時,可以擔任一站式的開發語言,更重要的是Python 也可以當成膠水語言非常輕易和C/C 等效能較好的語言整合。簡而言之,Python是一種簡潔易學但功能強大,值得投資的程式語言,所以我們這邊先使用Python 來介紹。 若對於Python和R 比較,這邊有兩篇文章可以參考數據科學界華山論劍:R與Python巔峰對決、Which is better for data analysis:R or Python?。如何開始入門機器學習?
事實上,資料科學是個跨領域學門,在學習如何使用Python 進行機器學習過程中通常必須掌握以下知識:機器學習演算法Python 程式語言與資料分析函式庫線性代數/ 統計學等相關學門專業領域的領域知識( Domain Knowledge )為了掌握以上三大領域知識(我們先把焦點放在機器學習核心技法,暫時忽略資料科學中對於領域知識的掌握),具體來說我們可以有以下步驟可以參考:1. 掌握基礎Python 程式語言知識
線上學習資源:o Codecademyo DataCamp(也可以學R)o Learn X in Y Minutes(X = Python)o Learn Python theHard Way2. 了解基礎數學/統計與機器學習基礎##o可汗學院線性代數
o Introto Deive Statistics
o Introto Inferential Statistics
o Andrew Ng 機器學習課程
#o Andrew Ng 機器學習筆記
o CarnegieMellon University Machine Learning
o MachineLearning Foundations (機器學習基石)
3. 知道如何使用Python 科學計算函式庫和套件推薦安裝Anaconda,支援跨平台多種版本Python,預設將資料分析、科學計算的套件裝好,自帶spyder 編輯器、JupyterNotebook(IPythonNotebook),可以提供一個網頁版接口,讓用戶可以透過瀏覽器進行Julia、Python或R 程式的開發與維護。
o numpy:科學分析,ScipyLecture Notes 教學文件
o pandas:資料分析
o matplotlib:會製圖瞟
o scikit-learn:機器學習工具
4. 使用scikit-learn 學習Python 機器學習應用o MachineLearning: Python 機器學習:使用Python
# 5. 運用Python 實作機器學習演算法o 感知器
o 判定樹
o 線性迴歸
o k-means分組
6. 實作進階機器學習演算法o SVM
o KNN
o RandomForests
#o 降低維度
o 驗證模型
7.了解深度學習(DeepLearning)在Python 的實作和應用o NTU Applied DeepLearning
o Stanford DeepLearning
o 深度學習(Deep Learning)自學素材推薦
o 深度學習Deep Learning:中文學習資源整理
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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Python更適合初學者,學習曲線平緩,語法簡潔;JavaScript適合前端開發,學習曲線較陡,語法靈活。 1.Python語法直觀,適用於數據科學和後端開發。 2.JavaScript靈活,廣泛用於前端和服務器端編程。

在 Sublime Text 中運行 Python 代碼,需先安裝 Python 插件,再創建 .py 文件並編寫代碼,最後按 Ctrl B 運行代碼,輸出會在控制台中顯示。

在 Visual Studio Code(VSCode)中編寫代碼簡單易行,只需安裝 VSCode、創建項目、選擇語言、創建文件、編寫代碼、保存並運行即可。 VSCode 的優點包括跨平台、免費開源、強大功能、擴展豐富,以及輕量快速。

在 Notepad 中運行 Python 代碼需要安裝 Python 可執行文件和 NppExec 插件。安裝 Python 並為其添加 PATH 後,在 NppExec 插件中配置命令為“python”、參數為“{CURRENT_DIRECTORY}{FILE_NAME}”,即可在 Notepad 中通過快捷鍵“F6”運行 Python 代碼。

VS Code 可用於編寫 Python,並提供許多功能,使其成為開發 Python 應用程序的理想工具。它允許用戶:安裝 Python 擴展,以獲得代碼補全、語法高亮和調試等功能。使用調試器逐步跟踪代碼,查找和修復錯誤。集成 Git,進行版本控制。使用代碼格式化工具,保持代碼一致性。使用 Linting 工具,提前發現潛在問題。
