Cara mengkonfigurasi pembelajaran mesin menggunakan PyCharm pada sistem Linux

Kaedah konfigurasi untuk menggunakan PyCharm untuk pembelajaran mesin pada sistem Linux

Pengenalan:
PyCharm ialah persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) Python yang sangat popular, yang menyediakan fungsi penyuntingan dan penyahpepijatan kod yang berkuasa, membolehkan pembangun menjadi lebih cekap Tulis dan menyelenggara kod dengan cekap . PyCharm ialah pilihan yang sangat baik untuk orang yang mempelajari dan membangunkan algoritma pembelajaran mesin. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengkonfigurasi PyCharm pada sistem Linux untuk menyokong kerja pembangunan pembelajaran mesin.

Langkah 1: Pasang Python dan PyCharm
Mula-mula, anda perlu memasang Python dan PyCharm. Pada sistem Linux, Python boleh dipasang melalui pengurus pakej. Buka terminal dan jalankan arahan berikut:

sudo apt-get install python3

Ini akan memasang Python 3.5 atau lebih tinggi. Sila ambil perhatian bahawa Python2.x akan menghentikan sokongan pada tahun 2020, jadi adalah disyorkan untuk menggunakan versi Python3.x.

Selepas pemasangan selesai, anda boleh memuat turun dan memasang PyCharm dari laman web rasmi JetBrains (https://www.jetbrains.com/pycharm/).

Langkah 2: Buat projek PyCharm
Untuk membuka PyCharm, anda perlu membuat projek baharu terlebih dahulu. Dalam menu utama, pilih "Fail" -> Dalam tetingkap pop timbul, pilih laluan ke projek dan namakan projek itu.

Langkah 3: Konfigurasikan jurubahasa Python
Selepas projek baharu berjaya dibuat, anda juga perlu mengkonfigurasi PyCharm untuk menggunakan jurubahasa Python yang betul. Dalam tetapan "Jurubahasa Projek", pilih penterjemah Python yang dipasang. Jika jurubahasa tidak ditemui, klik butang "Tunjukkan Semua…" dan tentukan laluan jurubahasa secara manual. Pastikan jurubahasa yang dipilih sepadan dengan versi yang dipasang sebelum ini.

Langkah 4: Pasang pakej Python yang diperlukan
Dalam pembangunan pembelajaran mesin, banyak pakej Python sering digunakan, seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, dsb. PyCharm menyediakan cara mudah untuk memasang pakej ini. Dalam tetapan "Jurubahasa Projek", klik simbol "+" di sebelah kanan, cari dan pilih pakej yang ingin anda pasang, kemudian klik butang "Pasang Pakej" untuk memasangnya.

Langkah 5: Konfigurasikan persekitaran pengaturcaraan PyCharm
PyCharm menyediakan fungsi penyuntingan dan penyahpepijatan kod yang berkuasa, yang boleh meningkatkan kecekapan pengaturcaraan. Dalam tetapan "Editor", anda boleh melakukan beberapa konfigurasi diperibadikan, seperti fon, lekukan, dsb.

Langkah 6: Gunakan kod sampel untuk pembelajaran mesin
Di bawah, kami akan menggunakan contoh pembelajaran mesin mudah untuk menunjukkan proses pembangunan pembelajaran mesin dalam PyCharm. Kami akan menggunakan perpustakaan Scikit-learn untuk melaksanakan model regresi linear.

Mula-mula, buat fail Python baharu dalam projek dan namakannya "linear_regression.py".
Dalam fail, import perpustakaan yang diperlukan dan sediakan data:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3

Seterusnya, cipta objek model regresi linear dan latih serta ramalkan:

# 创建模型对象
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测结果
X_test = np.array([[3, 5]])
y_pred = model.predict(X_test)

print(y_pred)

Akhir sekali, laksanakan kod dan lihat hasilnya. Dalam PyCharm, anda boleh menjalankan program dengan mengklik butang "Jalankan" atau menggunakan kekunci pintasan (seperti Ctrl+Shift+F10).

Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara mengkonfigurasi PyCharm pada sistem Linux untuk pembangunan pembelajaran mesin. Dengan mengikuti langkah di atas untuk memasang dan mengkonfigurasi PyCharm, pembangun boleh menulis dan menyahpepijat kod pembelajaran mesin dengan lebih mudah. Pada masa yang sama, digabungkan dengan fungsi penyuntingan yang berkuasa dan perpustakaan Python yang kaya, PyCharm menyediakan penyelesaian lengkap untuk pembangunan pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci Cara mengkonfigurasi pembelajaran mesin menggunakan PyCharm pada sistem Linux. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!