python 머신러닝 예제

파이썬으로 기계 학습에 성공할 수있는 가장 좋은 방법 중 하나는 단순히 시작하는 것입니다. k-NN 후, Naïve Bayes는 종종 실무자가 연구할 최초의 진정한 기계 학습 알고리즘입니다. 그림 7: Naïve Bayes 기계 학습 알고리즘은 베이즈 정리(소스)를 기반으로 합니다. 다음 자습서에서는 기계 학습 도구 및 라이브러리를 사용하여 패턴을 인식하고 데이터에서 지식을 추출하도록 프로그램을 학습하는 방법을 배웁니다. 데이터 분석, 얼굴 인식 및 음성 인식과 같은 작업을 수행하기 위해 OpenCV, NumPy 및 TensorFlow와 같은 도구를 사용하는 방법을 배웁니다. 머신 러닝은 컴퓨터 프로그램에 과거의 경험을 통해 학습하고 특정 작업을 수행하는 방법을 개선할 수 있는 능력을 제공하기 위해 통계 기법을 사용하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이 과정의 목적은 기계 학습에 대한 전체적인 이해를 제공하는 것입니다, 이론, 응용 프로그램, 감독, 감독되지 않은, 딥 러닝 알고리즘의 내부 작업을 포함. 당신은 아마 `왜 내가 기계 학습 영역으로 뛰어 들어야합니까? 아마 이미 다른 좋은 전문가들이 많이 있을 거예요.` 기계 학습 알고리즘을 처음부터 작성하는 것은 두 가지 주요 이유로 훌륭한 학습 도구입니다. 42번줄과 43호선은 파이썬 머신 러닝 모델을 학습합니다(« 모델 피팅 »이라고도 하며, 따라서 .fit에 대한 호출). 초보자를 위한 8가지 재미있는 머신 러닝 프로젝트가 있습니다.

당신은 하나의 주말에 그들 중 하나만 완료하거나 당신이 그들을 즐길 경우 더 긴 프로젝트로 확장 할 수 있습니다. 데이터 집합을 탐색하기 위해 일부 타사 Python 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하여 scikit-learn의 강력한 알고리즘과 효과적으로 사용할 수 있도록 합니다. 그러나 head()가 실제로 그 보다 훨씬 더 많은 작업을 수행 할 수 있기 때문에 이전 섹션에서 가져온 데이터 집합의 처음 몇 레코드를 볼 수있는 동일한 head() 메서드로 시작할 수 있습니다! 우리는 head() 메서드를 사용자 정의하여 특정 수의 레코드만 표시할 수 있습니다. 이 문서는 정말 나에게 많은 도움이 ….. 이 문서는 기계 학습이 파이썬을 통해 구현되는 방법에 대한 실제 보기를 제공했습니다…. 책 N 비디오는 나에게 조각을 많이 준,하지만 난 그들이 모두 함께 맞는 방법을 이해하지 못했다. 양조 설치 파이썬 핍 설치 -사용자 numpy scipy matplotlib ipython jupyter 팬더 심피 코 scikit-학습 수출 PATH =$PATH:~/라이브러리/파이썬/2.7/빈 안녕하세요 소녀와 남자, 심층적이 고 실용적인 기계 학습 과정에 오신 것을 환영합니다. 그림 12: 신경망은 뇌의 작동 방식에서 영감을 얻은 기계 학습 알고리즘입니다. 선형 모델인 Perceptron은 가중치 집합을 받아들이고 가중 합계를 계산한 다음 단계 함수를 적용하여 클래스 레이블을 결정합니다.

아마도 matplotlib의 구성을 확인하고 컴퓨터에 간단한 그래프를 만들 수 있는지 확인? 정말 고마워요, 제이슨! 나는 기계 학습과 파이썬에 새로운 해요하지만 튜토리얼이 매우 유용하고 따라하기 쉬운 발견 – 게시 주셔서 감사합니다! 애드리안 감사합니다. 나는 당신의 튜토리얼을 따라 오랫동안 다양한 기술을 배우고 내 보이지 않는 교사가되는 주셔서 감사합니다. 나는 푸네에서, 나는 매우 적은 자원과 몇 가지 도움을 얻을 인도,하지만 항상 나를 도운 당신과 당신의 블로그 에 감사드립니다. 그 과정에서 « 딥 러닝 »이라는 용어는 숨겨진 계층이 많은 신경망 을 교육하는 데서 비롯되는 등 자체 프로젝트에서 사용할 수 있는 인기 있는 기계 학습 알고리즘을 발견할 수 있습니다. 파이썬과 케라스를 사용하여 기계 학습을 위한 컨볼루션 신경망을 구축하려면 2-8호선에서 5개의 추가 Keras 가져오기가 필요합니다.

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