機器學習的Python庫

機器學習的Python庫

機器學習是計算機科學和統計學的一個令人興奮的領域，它被用於許多現實世界的應用，從人臉識別到網絡搜索排名。本課程將使用Python探索機器學習的基礎知識，並演示如何使用matplotlib可視化機器學習問題。

機器學習係統的好壞取決於它們所訓練的數據。例如，機器學習係統可以使用Facebook用戶的數據進行訓練，以了解你和其他人有哪些共同的朋友。這將允許係統在你注冊Facebook時推薦其他你可能認識的人。

機器學習用於創建從數據中學習的模型，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對營銷活動做出反應。深度學習是機器學習的一個子集，它涉及的算法可以根據大量數據進行自我學習，而無需專門編程。

機器學習的類型:

監督學習算法可以從帶標簽的例子中學習。它適用於分類、回歸和其他帶有標記訓練實例的任務。

無監督學習算法試圖通過使用聚類、PCA、降維、無監督預訓練神經網絡、深度生成模型等技術在無標記數據中找到模式。

強化學習算法在充滿問題的環境或模擬中通過試錯來學習。它比監督學習需要更少的數據，因此更難得到正確的結果。

為什麼使用Python進行機器學習?

Python是全球最流行的編程語言之一，原因顯而易見。它功能強大、快速，並為數據分析提供了出色的功能。它還有一個龐大的社區，積極地為它的成長和發展做出貢獻。Python可以與許多不同的平台集成，這意味著它可以在mac、pc、Linux服務器、樹莓派設備、Android手機等平台上使用。Python的流行使它成為機器學習項目的首選語言。機器學習(ML)就是通過讓計算機在不被編程的情況下學習如何做某些特定的事情，從而使計算機變得更聰明。由於其在人工智能(AI)方麵的潛在應用，它是目前科技領域最熱門的領域之一。由於其易於使用和廣泛的機器學習工具庫，如scikit-learn或TensorFlow(穀歌的免費ML庫)，python是任何涉及ML的項目的最佳選擇。

因此，python是機器學習最好的語言之一。Python可用的庫，如Scikit-learn和TensorFlow，以最少的代碼提供了最先進的工具。你可以很容易地用這個軟件建立你的模型，或者從網上可用的許多預先訓練過的模型之一開始。這意味著你不需要知道所有複雜的統計、線性代數或微積分來使用這些神奇的工具!

熊貓:

Python提供了許多用於機器學習、數據分析和可視化的庫。Pandas是開源庫，為Python提供高性能數據結構和大規模可擴展的分析框架。熊貓很受歡迎，因為它們使處理數據比以前容易得多。Pandas還提供了許多在Pandas庫之前不可能實現的功能。

Pandas in Python是一個開源庫，提供了處理標記數據的數據結構和操作。它是python中最流行的庫之一，主要是因為它提供了其他庫所沒有的東西——便利性。Pandas有許多內置的方法，允許您以各種方式分割數據。

Python中的Pandas可以用於機器學習、數據挖掘、統計分析、定量金融等等。它還可以加載各種數據格式，包括Excel表格，CSV文件，JSON文件，SQL數據庫，HTML表格。

1) scikit-learn

scikit-learn是一套免費的Python模塊，用於機器學習，構建在NumPy、SciPy和matplotlib(用於可視化)之上。它被設計為與其他python模塊進行數學、數據分析和可視化的互操作。該庫提供了一個簡單的API，用於開發基於真實數據集和人工數據集的預測模型。

該庫實現了k近鄰分類、樸素貝葉斯分類器、線性/邏輯回歸/判別分析、高斯混合模型聚類等方法。

Numpy：

機器學習是人工智能的一個分支，它關注的是無需特定編程就能自動利用數據進行改進的算法。它包括許多不同的技術和算法，其中最流行的機器學習算法之一是Numpy。這個庫使用統計分析來分類數據，檢測模式，並進行預測，主要用於Python中的科學計算。

Scipy：

SciPy是一個用於機器學習、數據分析和工程的科學計算庫。

SciPy為線性代數、優化、積分、積分公式等提供了數值例程。

Matplotlib：

Matplotlib是用於數據可視化的最廣泛使用的Python模塊之一，它是John W. Shipman最初在尋求可視化來自地震儀的信號時編寫的。它包括廣泛的繪圖類型和功能，不僅限於2D圖形，還包括3D圖形、gui等。無論是在數學繁重的模型中使用Matplotlib庫，還是在IPython筆記本中顯示圖表，Matplotlib都可以幫助您理解數據。

TensorFlow：

TensorFlow是世界上最流行的深度學習框架之一。Keras是TensorFlow的高級神經網絡庫，簡化了神經網絡的構建和訓練。

建立機器學習模型的步驟:

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的互動方式。人工智能的一個子集為計算機提供了無需明確編程就能學習的能力。你可能會想，“我該怎麼開始呢?”以下是將引導您構建機器學習模型的步驟。

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樣的數據，你需要多少功能，你想要的算法類型，以及你的數據集的大小。

1)選擇一個任務:

您希望您的模型完成什麼任務?這是構建機器學習模型時最重要的決策之一，它將極大地影響創建模型所需的複雜性和工作量。一些任務包括預測客戶流失，對網頁的相關性或質量進行排名，以及對不同類型的圖像進行分類。

2)數據集:這一步包括收集我們任務的輸入和輸出數據。收集數據集是構建機器學習模型的核心

3)清理和探索數據集。

4)選擇一個算法——建立你的模型並測試它。