對機器學習Python庫

對機器學習Python庫

機器學習是一個令人興奮的領域的計算機科學和統計數據,在許多實際的應用程序使用,從人臉識別到網絡搜索排名。本課程將探討使用Python機器學習的基本知識,並演示如何使用matplotlib想象一個機器學習的問題。

機器學習係統隻是一樣好他們一直在訓練的數據。例如,可以訓練一個機器學習係統與數據從Facebook用戶學習的朋友你和別人的共同點。這將允許係統推薦其他你可能認識的人當你注冊Facebook。

機器學習是用來創建模型,從數據,然後對新數據進行預測。例如,一個算法可以預測客戶是否會回應記者的營銷活動。深度學習是機器學習的一個子集包括算法,可以學習自己基於海量數據和未經特別程序。

類型的機器學習:

監督學習算法可以與標簽的例子。這有利於分類、回歸、和其他任務標記訓練實例。

無監督學習算法無標號數據中尋找模式通過使用集群技術,PCA降維,與無人監督訓練神經網絡,生成模型。

強化學習算法學習problem-rich環境中通過反複試驗或仿真。它需要較少的數據比監督學習,因此更加困難。

為什麼機器學習Python嗎?

Python是全球其中一個最流行的編程語言,並且很容易看到為什麼。它是強大的、快速、為數據分析提供了很給力的功能。它也有一個大型社區積極貢獻,其成長和發展。Python可以與許多不同的集成平台,這意味著它可以使用mac電腦,個人電腦,Linux服務器,覆盆子π設備,Android手機,等等。Python的流行使其為機器學習項目的首選語言。機器學習(ML)的目標就是讓電腦更聰明,讓他們學習不被程序如何具體的東西。這是最熱門的領域之一現在技術由於其潛在的應用在人工智能(AI)。以其易用性和廣泛的機器學習工具如scikit-learn或圖書館TensorFlow(穀歌的免費ML庫),python是最好的選擇對於任何項目涉及毫升。

因此,python是最好的機器學習的語言之一。可用於Python庫,比如Scikit-learn TensorFlow,提供先進的工具以最小的編碼。你可以很容易地與這個軟件建立模型或從網上許多pre-trained模型之一。這意味著您不需要知道所有錯綜複雜的統計,線性代數,微積分或利用這些神奇的工具!

熊貓:

Python提供了許多機器學習庫,數據分析和可視化。熊貓是開源庫,提供高性能的數據結構和Python的大規模可伸縮的分析框架。熊貓很受歡迎,因為他們使處理數據比以前容易得多。熊貓也提供很多功能,熊貓庫之前是不可能的。

熊貓在Python是一個開源庫提供處理標記數據的數據結構和操作。這是一個最流行的庫在python中,主要是因為它提供了什麼其他庫不方便。熊貓有很多內置的方法,讓你分割成數據以不同的方式。

熊貓在Python中可用於機器學習,數據挖掘,統計分析,定量金融學等等。它還可以加載各種數據格式,包括Excel表,CSV文件,JSON文件,SQL數據庫,HTML表。

1)scikit-learn

scikit-learn是一個免費的Python模塊機器學習NumPy之上,SciPy, matplotlib(可視化)。它被設計為數學互操作與其他python模塊,數據分析和可視化。圖書館提供了一個簡單的API來開發預測模型基於真實數據集和人工數據集。

這個庫的實現方法,如再分類、樸素貝葉斯分類器,線性、邏輯回歸、判別分析、聚類高斯混合模型,等等。

Numpy:

機器學習是人工智能的一個分支關心算法自動提高數據並沒有特定的編程。它包括許多不同的技術和算法,以及最受歡迎的機器學習算法叫做Numpy。這個庫使用對數據進行分類統計分析,檢測模式,並做出預測,在Python中主要用於科學計算。

Scipy:

SciPy是圖書館科學計算應用於機器學習、數據分析和工程。

SciPy為線性代數提供了數值例程,優化、整合、求積公式,等等。

Matplotlib:

Matplotlib是一種最廣泛使用的Python模塊的數據可視化約翰·w·希普曼最初尋求可視化中寫道一個信號從一個地震儀。它包括一個廣泛的圖表類型和功能,不僅限於2 d圖形,而且3 d圖形,gui等等。是否在數學模型中使用圖書館或顯示的情節在IPython筆記本,Matplotlib可以幫助您理解您的數據。

TensorFlow:

TensorFlow是世界上最受歡迎的深度學習框架。Keras TensorFlow是一個偉大的高級神經網絡庫,簡化了構建和訓練神經網絡。

步驟來建立一個機器學習模型:

機器學習是一個令人興奮的研究領域,因為它可以從根本上改變我們與技術。人工智能的一個子集為計算機提供了學習能力而不顯式地編程。你可能會想,“我甚至開始如何?”The following are the steps that will walk you through building your machine learning model.

創建一個機器學習模型是很困難的。你需要知道你想要使用什麼類型的數據,你需要多少特性,算法的類型你想要的,和你的數據集的大小。

1)選擇一個任務:

你喜歡你的模型來完成什麼任務?這是最重要的決定之一,以構建一個機器學習模型,並將大大影響的複雜性和工作量來創建您的模型。一些任務包括預測客戶流失、相關性和質量排名的網頁,分類不同類型的圖像。

2)數據集:這一步涉及收集數據對我們的任務的輸入和輸出。收集的數據集是構建一個機器學習的核心模型

3)清潔和探索的數據集。

4)選擇一個算法,構建模型並對其進行測試。