


Gunakan Python untuk membina kerajaan pembelajaran mesin dan merealisasikan lembaran baharu kehidupan pintar
Pembelajaran mesin ialah satu cabang sains komputer yang membolehkan komputer belajar daripada data dan membuat keputusan tanpa pengaturcaraan eksplisit. Pembelajaran mesin algoritmaboleh belajar daripada data latihan dan membuat ramalan atau keputusan tentang data baharu berdasarkan pengetahuan yang dipelajari.
python ialah tujuan umum, ditafsirkan, berorientasikan objek bahasa pengaturcaraan. Ia ringkas, mudah dipelajari dan berkuasa, menjadikannya sangat sesuai untuk pembelajaran mesin. Python menyediakan set perpustakaan pembelajaran mesin yang kaya yang boleh membantu kami membina model pembelajaran mesin dengan mudah.
Berikut ialah contoh kod untuk menggunakan Python untuk membina kerajaan pembelajaran mesin:
# 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") # 将数据分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop("target", axis=1), data["target"], test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 score = model.score(X_test, y_test) # 打印模型得分 print("模型得分:", score)
Kod ini mula-mula mengimport perpustakaan yang diperlukan, kemudian memuatkan data dan membahagikannya kepada set latihan dan ujian. Seterusnya, cipta model regresi linear dan latihnya menggunakan set latihan. Akhir sekali, model dinilai menggunakan set ujian dan skor model dicetak.
Melalui contoh di atas, kita dapat melihat betapa mudahnya membina kerajaan pembelajaran mesin menggunakan Python. Kita boleh membina pelbagai model pembelajaran mesin dengan mudah menggunakan Python dan menerapkannya dalam kehidupan sebenar.
Pembelajaran mesin boleh membantu kita menyelesaikan banyak masalah dunia sebenar. Contohnya, kita boleh menggunakan pembelajaran mesin untuk meramal cuaca, mengesyorkan produk, mengesan penipuan, mengenal pasti imej dan banyak lagi. Pembelajaran mesin mengubah kehidupan kita Ia menjadikan hidup kita lebih pintar dan lebih mudah.
Dalam bab baharu kehidupan pintar, pembelajaran mesin akan memainkan peranan yang semakin penting. Marilah kita belajar Python bersama-sama, membina kerajaan pembelajaran mesin bersama-sama, dan merealisasikan lembaran baharu kehidupan pintar bersama-sama!
Atas ialah kandungan terperinci Gunakan Python untuk membina kerajaan pembelajaran mesin dan merealisasikan lembaran baharu kehidupan pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.