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Python机器学习.pdf


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该【Python机器学习 】是由【1781111****】上传分享,文档一共【10】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【Python机器学习 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。Python机器学****随着人工智能时代的到来,机器学****已成为业内热门话题。Python作为一种优秀的编程语言,在机器学****领域也占有一席之地。下面我将为大家介绍Python机器学****的一些基础知识和应用。一、?机器学****是一种通过数据来提高机器性能的方法。从广义上来讲,凡是能够根据数据来提高性能的方法都可以称为机器学****在实际应用中,机器学****通常可以分为监督学****无监督学****和强化学****三类。:(1)Python语言简洁易学,入门门槛低。(2)Python拥有众多的第三方库和工具,包括NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn等。(3)Python在数据可视化和交互式编程方面也具备优势,如Matplotlib和IPython等。、SciPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow等。(1)NumPy:用于数值计算的Python库,提供了强大的数组处理能力。(2)SciPy:Python数学库,提供了各种数值优化、拟合和积分等算法。(3)Pandas:基于NumPy数组的数据处理工具,提供了数据排序、分组、聚合等各种功能。(4)Scikit-learn:Python机器学****库,提供了各种监督学****和无监督学****算法。(5)TensorFlow:Google开发的机器学****框架,可用于各种深度学****任务。二、,并通过学****得到一个可以应用于未知数据的模型。在实践中,监督学****算法主要可以分为以下三类:(1)分类算法分类算法是指将数据分为不同的类别。在分类算法中,通常使用到的算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。(2)回归算法回归算法是指预测一个连续变量的值。在回归算法中,通常使用到的算法包括线性回归、多项式回归、岭回归等。(3)时间序列算法时间序列算法是指通过历史数据来预测未来的趋势。在时间序列算法中,通常使用到的算法包括AR、MA、ARMA、ARIMA等。,来获取数据的潜在结构、分布等信息。在实践中,无监督学****算法主要可以分为以下三类:(1)聚类算法聚类算法是将数据分成不同的组。在聚类算法中,通常使用到的算法包括K-means、层次聚类、谱聚类等。(2)降维算法降维算法是将高维数据降低到低维空间中。在降维算法中,通常使用到的算法包括主成分分析(PCA)、因子分析等。(3)关联算法关联算法是指找出不同数据之间的相关性。在关联算法中,通常使用到的算法包括Apriori算法、FP-growth算法等。三、,包含了三类不同品种的鸢尾花,每类50个样本,共150个样本。下面是使用Python和Scikit-learn对Iris数据集进行分类的代码:```#=load_iris()X==#,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=)#=SVC(kernel='linear')(X_train,y_train)#预测测试集y_pred=(X_test)#=accuracy_score(y_test,y_pred)```。下面是使用Python和Scikit-learn对手写数字进行识别的代码:```#=load_digits()X==#,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=)#=SVC(kernel='linear')(X_train,y_train)#预测测试集y_pred=(X_test)#=accuracy_score(y_test,y_pred)```Python机器学****的一些简单介绍和应用实例。希望对大家有所帮助。

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  • 时间2024-03-20