Die romantische Reise von Python und maschinellem Lernen, ein Schritt vom Anfänger zum Experten

1. Die Begegnung zwischen Python und maschinellem Lernen

Python Als einfache, leicht zu erlernende und leistungsstarke Programmiersprache ist sie bei den meisten Entwicklern sehr beliebt. Maschinelles Lernen, als Zweig der Künstlichen Intelligenz, zielt darauf ab, Computern das Lernen zu ermöglichen, aus Daten zu Lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Die Kombination aus Python und maschinellem Lernen passt perfekt zusammen und bringt uns eine Reihe leistungsstarker Tools und Bibliotheken, die die Implementierung und Anwendung von maschinellem Lernen erleichtern.

2. Erkundung der Python Machine Learning-Bibliothek

Es gibt viele funktionsreiche Bibliotheken für maschinelles Lernen in Python, zu den beliebtesten gehören:

• NumPy: Bietet effiziente numerische Berechnungsfunktionen und ist eine Basisbibliothek für maschinelles Lernen.
• SciPy: Bietet fortschrittlichere wissenschaftliche Computertools und ist eine Ergänzung zu NumPy.
• Pandas: Bietet leistungsstarke Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen und ist ein unverzichtbares Werkzeug für die Datenwissenschaft.
• Matplotlib: bietet umfangreiche Plotfunktionen, die Ihnen bei der VisualisierungDaten und Ergebnissen helfen.
• Seaborn: ist ein erweitertes Paket von Matplotlib, das schönere und benutzerfreundlichere Zeichenfunktionen bietet.
• Scikit-learn: Bietet Implementierungen verschiedener Algorithmen für maschinelles Lernen und ist eine unverzichtbare Bibliothek für Anfänger und Experten des maschinellen Lernens.

3. Praktische Reise zum maschinellen Lernen von Python

Damit Sie die Kombination von Python und maschinellem Lernen besser verstehen, nehmen wir Sie anhand eines einfachen Beispiels mit auf eine praktische Reise.

# 导入必要的库
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)
y = data["target"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型得分：", score)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
print("预测值：", y_pred)

In diesem Beispiel haben wir die Daten geladen, sie in Trainings- und Testsätze unterteilt, ein lineares Regressionsmodell erstellt und trainiert und schließlich das Modell ausgewertet und das Modell verwendet, um Vorhersagen zu treffen.

4. Erweiterter Leitfaden für Python-Experten für maschinelles Lernen

Wenn Sie ein Python-Experte für maschinelles Lernen werden möchten, finden Sie hier einige Vorschläge:

Lernen Sie ausführlich die
• ProgrammiersprachePython und beherrschen Sie deren Syntax, Datenstrukturenund Algorithmen.
Umfassendes Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem Lernen, unüberwachtem Lernen, verstärkendem Lernen usw.
Beherrscht verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich linearer Regression, logistischer Regression, Entscheidungsbaum, Support-Vektor-Maschine,
• Neuronales Netzwerk usw.
Vertraut mit verschiedenen Bibliotheken für maschinelles Lernen, darunter NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn usw.
Sammeln Sie umfangreiche Erfahrungen in der Datenverarbeitung und -analyse und können Sie wertvolle Informationen aus Daten extrahieren.
Sie verfügen über ausgeprägte Programmierkenntnisse und algorithmisches Denken und sind in der Lage, selbstständig Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und anzuwenden.

Fazit

Die Kombination von Python und maschinellem Lernen bringt uns eine Reihe leistungsstarker Tools und Bibliotheken, die die Implementierung und Anwendung von maschinellem Lernen erleichtern. Durch das Studium dieses Artikels haben Sie den ersten Schritt getan, um ein Python-Experte für maschinelles Lernen zu werden. Jetzt ist es an der Zeit, weiterzumachen, weiter zu forschen und zu lernen und schließlich ein echter Experte für maschinelles Lernen zu werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie romantische Reise von Python und maschinellem Lernen, ein Schritt vom Anfänger zum Experten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!