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选择Python入坑机器学习,没开始,还是已放弃?
作者:西安网站建设 | 转载 来源:西安软件开发公司 | 时间:2018年3月30日| 点击:0次 | 【评论】

人工智能又战略级霸屏,从两会工作报告到南京大学成立国内首个“人工智能学院”,已经没有什么

可以阻挡人工智能的飞速发展了。机器学习作为人工智能一个不可缺少的研究课题,其重要性也是不

言而喻。不管你之前有没有关注过,机器学习也早已覆盖了你的生活。从自动推荐看什么电影、点什

么食物、买什么商品,到个性化的在线电台和从照片中识别好友等等,这些服务的核心都是机器学习

算法。

机器学习

一、什么是机器学习

机器学习是实现人工智能的一种途径,它从数据中提取知识,在近30多年已发展为一门多领域交叉学

科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科;机器学习理论主要是设计

和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法;机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并

利用规律对未知数据进行预测的算法。

二、选择Python入坑机器学习

Python 既有通用编程语言的强大功能,也有特定领域脚本语言(比如MATLAB 或R)的易用性。它有用

于数据加载、可视化、统计、自然语言处理、图像处理等各种功能的库。这个大型工具箱为数据科学

家提供了大量的通用功能和专用功能。

使用Python 的主要优点之一,就是利用终端或其他类似Jupyter Notebook 的工具能够直接与代码进

行交互;机器学习和数据分析本质上都是迭代过程,由数据驱动分析。这些过程必须要有快速迭代和

易于交互的工具。作为通用编程语言,Python 还可以用来创建复杂的图形用户界面(graphical user

interface,GUI)和Web 服务,也可以集成到现有系统中。

三、机器学习必要的库和工具

1. scikit-learn

scikit-learn 是一个开源项目,可以免费使用和分发,任何人都可以轻松获取其源代码来查看其背后

的原理。scikit-learn 项目正在不断地开发和改进中,它的用户社区非常活跃。它包含许多目前最先

进的机器学习算法,每个算法都有详细的文档。是一个非常流行的工具,也是最有名的Python 机器学

习库。它广泛应用于工业界和学术界,网上有大量的教程和代码片段。scikit-learn也可以与其他大

量Python 科学计算工具一起使用。

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是可以在浏览器中运行代码的交互环境。这个工具在探索性数据分析方面非常有用

,在数据科学家中广为使用。它支持多种编程语言。用Jupyter Notebook 整合代码、文本和图像非常

方便。

3. NumPy

NumPy 是Python 科学计算的基础包之一。它的功能包括多维数组、高级数学函数(比如线性代数运算

和傅里叶变换),以及伪随机数生成器。在 scikit-learn 中,NumPy 数组是基本数据结构。

scikit-learn 接受 NumPy 数组格式的数据。你用到的所有数据都必须转换成 NumPy 数组。NumPy 的

核心功能是 ndarray 类,即多维(n 维)数组。数组的所有元素必须是同一类型。

4. SciPy

SciPy 是 Python 中用于科学计算的函数集合。它具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理

、特殊数学函数和统计分布等多项功能。scikit-learn 利用 SciPy 中的函数集合来实现算法。

5. matplotlib

matplotlib 是 Python 主要的科学绘图库,其功能为生成可发布的可视化内容,如折线图、直方图、

散点图等。

6. pandas

pandas 是用于处理和分析数据的 Python 库。它基于一种叫作 DataFrame 的数据结构,这种数据结

构模仿了R 语言中的DataFrame。简单来说,一个pandas DataFrame 是一张表格,类似于 Excel 表格

。pandas 中包含大量用于修改表格和操作表格的方法,尤其是可以像 SQL 一样对表格进行查询和连

接。

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【全文完】
关键词标签: 机器学习 
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