笔者邀请您,先思考:
1 机器学习是什么?机器学习如何应用?为什么要用机器学习?
编者按:机器学习Python教程,一份有价值的英文版Python玩机器学习的资料。数据人网进行翻译,分享和传播。希望更多的数据人,可以利用Python这个工具和机器学习这个方法论从数据中学习到知识,以创造商业价值。
机器学习是一种编程,它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说,这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
在本教程中,我们将介绍机器学习的各个方面。当然,一切都与Python相关。这就是用Python进行机器学习。很可能你来到这个网站是为了寻找这个问题的答案:什么是最好的机器学习编程语言?Python显然是顶级玩家之一!
我们将在本教程中介绍机器学习和Python的下列主题:
k近邻分类器
神经网络
Python中的神经网络
使用Numpy库的Python中神经网络
Dropout 神经网络
神经网络和Scikit
使用Scikit和Python进行机器学习
朴素贝叶斯分类器
使用朴素贝叶斯和Python做文本分类
机器学习大致可分为三类:
监督式学习
机器学习程序同时给出输入数据和相应的标签。这意味着学习数据必须事先由人类标记。
无监督学习
学习算法没有标签。算法必须计算出输入数据的簇。
强化学习
计算机程序与它的环境进行动态交互。这意味着程序接收到积极和/或消极的反馈,以改进性能。
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