0:print("xispositive.")else:print ("xisnotpositive.""/> 0:print("xispositive.")else:print ("xisnotpositive."">
第一章:Python基礎
在開始機器學習之前,你需要掌握一些 python 基礎。本章涵蓋了 Python 的基本語法、資料型態、控制結構和函數等內容。如果你已經熟悉 Python,可以跳過本章。
# 注释 # 变量 x = 5 y = "Hello, world!" # 数据类型 print(type(x))# <class "int"> print(type(y))# <class "str"> # 控制结构 if x > 0: print("x is positive.") else: print("x is not positive.") # 函数 def my_function(x): return x * 2 print(my_function(5))# 10
第二章:機器學習基礎
本章將介紹機器學習的基礎知識,包括機器學習的定義、分類、評估方法等。你將會了解到機器學習可以做什麼,以及如何選擇合適的機器學習演算法。
# 导入必要的库 import numpy as np 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)# 特征数据 y = data["target"]# 标签数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 score = model.score(X_test, y_test) print("准确率:", score) # 预测 predictions = model.predict(X_test)
第三章:常用機器學習演算法
本章將介紹一些常用的機器學習演算法,包括線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支援向量機、隨機森林等。你將了解到每種演算法的原理和特點,以及如何使用這些演算法來解決實際問題。
# 导入必要的库 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.linear_model import LoGISticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 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)# 特征数据 y = data["target"]# 标签数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 models = [ LinearRegression(), LogisticRegression(), DecisionTreeClassifier(), SVC(), RandomForestClassifier() ] for model in models: model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 score = model.score(X_test, y_test) print(model.__class__.__name__, "准确率:", score)
第四章:深度學習
#本章將介紹深度學習的基本知識,包括神經網路的結構和原理、常用的激活函數、損失函數和優化演算法等。你將了解到深度學習可以做什麼,以及如何使用深度學習來解決實際問題。
# 导入必要的库 import Tensorflow as tf # 定义神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ]) # 编译模型 model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_cateGorical_crossentropy", metrics=["accuracy"]) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test) print("准确率:", score[1]) # 预测 predictions = model.predict(X_test)
以上是Python 機器學習指南:從零基礎到大師級,你的 AI 夢想從此啟航的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!