Kepopularan Python dalam Pembelajaran Mesin (ML) berpunca daripada kemudahan penggunaan, fleksibiliti dan sokongan perpustakaan yang meluas. Panduan ini menyediakan pengenalan asas untuk menggunakan Python untuk ML, meliputi perpustakaan penting dan menunjukkan binaan model mudah.
Mengapa Memilih Python untuk Pembelajaran Mesin?
Penguasaan Python dalam bidang ML adalah disebabkan oleh beberapa kelebihan utama:
- Mesra Pemula: Sintaks intuitifnya menjadikannya boleh diakses oleh pendatang baharu.
- Perpustakaan Kaya: Banyak perpustakaan memudahkan manipulasi data, visualisasi dan pembinaan model.
- Sokongan Komuniti Teguh: Komuniti yang besar dan aktif memastikan sumber dan bantuan tersedia.
Python menawarkan alatan yang komprehensif untuk setiap peringkat proses ML, daripada analisis data kepada penggunaan model.
Perpustakaan Python Penting untuk Pembelajaran Mesin
Sebelum memulakan perjalanan ML anda, biasakan diri anda dengan perpustakaan Python yang penting ini:
NumPy: Asas pengkomputeran berangka dalam Python. Menyediakan sokongan untuk tatasusunan, matriks dan fungsi matematik.
- Aplikasi: Penting untuk operasi berangka asas, algebra linear dan manipulasi tatasusunan.
Panda: Pustaka yang berkuasa untuk manipulasi dan analisis data. Struktur DataFramenya memudahkan kerja dengan data berstruktur.
- Aplikasi: Sesuai untuk memuatkan, membersihkan dan meneroka set data.
Scikit-learn: Pustaka ML yang paling banyak digunakan dalam Python. Menawarkan alatan yang cekap untuk perlombongan dan analisis data, termasuk algoritma untuk pengelasan, regresi dan pengelompokan.
- Aplikasi: Membina dan menilai model ML.
Menyediakan Persekitaran Pembangunan Anda
Pasang perpustakaan yang diperlukan menggunakan pip:
pip install numpy pandas scikit-learn
Setelah dipasang, anda sudah bersedia untuk memulakan pengekodan.
Aliran Kerja Pembelajaran Mesin Praktikal
Mari bina model ML asas menggunakan set data Iris, yang mengelaskan spesies iris berdasarkan ukuran kelopak.
Langkah 1: Import Perpustakaan
Import perpustakaan yang diperlukan:
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
Langkah 2: Muatkan Set Data
Muatkan set data Iris menggunakan Scikit-learn:
# Load the Iris dataset iris = load_iris() # Convert to a Pandas DataFrame data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) data['species'] = iris.target
Langkah 3: Penerokaan Data
Analisis data:
# Display initial rows print(data.head()) # Check for missing values print(data.isnull().sum()) # Summary statistics print(data.describe())
Langkah 4: Penyediaan Data
Asingkan ciri (X) dan label (y), dan bahagikan data kepada set latihan dan ujian:
# Features (X) and labels (y) X = data.drop('species', axis=1) y = data['species'] # Train-test split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Langkah 5: Latihan Model
Latih pengelas Hutan Rawak:
pip install numpy pandas scikit-learn
Langkah 6: Ramalan dan Penilaian
Buat ramalan dan nilaikan ketepatan model:
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
Tahniah! Anda telah membuat model ML pertama anda. Untuk melanjutkan pembelajaran anda:
- Teroka set data daripada Kaggle atau Repositori Pembelajaran Mesin UCI.
- Percubaan dengan algoritma lain (regresi linear, pepohon keputusan, mesin vektor sokongan).
- Ketahui teknik prapemprosesan data (penskalaan, pengekodan, pemilihan ciri).
Sumber Pembelajaran Lanjut
- Dokumentasi Scikit-Learn: Panduan rasmi Scikit-Learn.
- Kaggle Learn: Tutorial ML praktikal untuk pemula.
- Pembelajaran Mesin Python oleh Sebastian Raschka: Buku mesra pengguna tentang ML dengan Python.
Atas ialah kandungan terperinci Bermula dengan Python untuk Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

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

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

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

@Property adalah penghias dalam python yang digunakan untuk menyamar kaedah sebagai sifat, yang membolehkan pertimbangan logik atau pengiraan dinamik nilai apabila mengakses sifat. 1. 2. Ia boleh mengawal tingkah laku tugasan dengan .setter, seperti kesahihan nilai semak, jika .setter tidak ditakrifkan, ia hanya dibaca atribut; 3. Ia sesuai untuk adegan seperti pengesahan tugasan harta, generasi dinamik nilai atribut, dan menyembunyikan butiran pelaksanaan dalaman; 4. Apabila menggunakannya, sila ambil perhatian bahawa nama atribut berbeza dari nama pembolehubah peribadi untuk mengelakkan gelung mati, dan sesuai untuk operasi ringan; 5. Dalam contoh, kelas bulatan menyekat jejari tidak negatif, dan kelas orang secara dinamik menghasilkan atribut penuh_name
