Pembelajaran Mesin Python: Panduan Lengkap dari Permulaan hingga Penguasaan

1 Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin Python

Pembelajaran mesin ialah satu cabang kecerdasan buatan yang membolehkan komputer mempelajari tugasan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Ini menjadikan pembelajaran mesin ideal untuk memproses data yang kompleks dan pelbagai serta mengekstrak cerapan daripadanya.

python ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas untuk pembelajaran mesin. Ia mempunyai perpustakaan yang kaya dan alat yang membantu anda membina dan melatih model pembelajaran mesin dengan mudah.

2. Asas Pembelajaran Mesin Python

Sebelum memulakan pembelajaran mesin, anda perlu memahami beberapa konsep asas. Konsep ini termasuk:

• Data: Model pembelajaran mesin memerlukan data untuk dilatih dan dipelajari. Data boleh berstruktur (seperti data jadual) atau tidak berstruktur (seperti teks atau imej).
• Ciri: Ciri ialah pembolehubah dalam data yang boleh digunakan untuk meramal pembolehubah sasaran. Contohnya, jika anda membina model untuk meramalkan harga rumah, rakaman persegi rumah, bilangan bilik tidur dan bilangan bilik mandi semuanya boleh menjadi ciri.
• Label: Label ialah nilai pembolehubah sasaran. Dalam contoh ramalan harga rumah, label adalah harga rumah.
• Model: Model ialah fungsi yang dipelajari daripada data oleh pembelajaran mesin algoritma. Model ini boleh digunakan untuk meramalkan label untuk data baharu.

3. Algoritma Pembelajaran Mesin Python

Terdapat banyak algoritma pembelajaran mesin yang berbeza untuk dipilih. Algoritma yang paling biasa digunakan termasuk:

• Regresi Linear: Regresi linear ialah algoritma yang digunakan untuk meramalkan nilai berterusan seperti harga rumah.
• Regression Logistik: Regresi logistik ialah algoritma yang digunakan untuk meramalkan nilai binari seperti sama ada untuk membeli produk atau tidak.
• Pokok Keputusan: Pepohon keputusan ialah algoritma yang digunakan untuk mencipta peraturan keputusan. Pokok keputusan boleh digunakan untuk meramalkan nilai berterusan dan binari.
• Hutan Rawak: Hutan rawak ialah algoritma yang menggabungkan berbilang pokok keputusan. Hutan rawak selalunya lebih tepat daripada pokok keputusan individu.
• Mesin Vektor Sokongan: Mesin Vektor Sokongan ialah algoritma yang digunakan untuk pengelasan dan regresi. Mesin vektor sokongan biasanya lebih tepat daripada pokok keputusan dan hutan rawak, tetapi ia juga lebih sukar untuk dilatih.

4. Amalan pembelajaran mesin Python

Sekarang anda mengetahui asas pembelajaran mesin dalam Python, mari mulakan dengan beberapa latihan praktikal!

Berikut ialah beberapa contoh membina dan melatih model menggunakan pembelajaran mesin Python:

# 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("house_prices.csv")

# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("price", axis=1), data["price"], test_size=0.2)

# 创建和训练模型
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)

# 使用模型预测新数据
new_data = pd.DataFrame({"area": [2000], "bedrooms": [3], "bathrooms": [2]})
prediction = model.predict(new_data)
print("预测价格：", prediction)

Kod ini menunjukkan cara menggunakan pembelajaran mesin Python untuk membina dan melatih model regresi linear untuk meramalkan harga rumah.

5. Kesimpulan

Panduan ini memberi anda asas pembelajaran mesin dalam Python. Anda telah mempelajari konsep asas pembelajaran mesin, algoritma pembelajaran mesin biasa dan cara membina serta melatih model pembelajaran mesin menggunakan Python.

Kini anda boleh mula meneroka teknik pembelajaran mesin yang lebih maju dan menerapkannya pada projek anda sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Pembelajaran Mesin Python: Panduan Lengkap dari Permulaan hingga Penguasaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!