파이썬 머신러닝 예제

지침은 sklearn (파이썬) 또는 캐번트 (R) 문서 페이지를 확인하십시오. 회귀, 분류 및 클러스터링 알고리즘을 연습해야 합니다. 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 컴퓨터를 학습할 수 있는 기능을 제공하는 인공 지능(AI)의 일종입니다. 기계 학습은 새 데이터에 노출될 때 변경할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 개발에 중점을 둡니다. 이 문서에서는 기계 학습의 기본 사항과 파이썬을 사용하는 간단한 기계 학습 알고리즘의 구현을 살펴보겠습니다. 그림 2: 3장면 데이터 집합은 해안선, 숲 및 고속도로의 사진으로 구성됩니다. 파이썬을 사용하여 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 학습합니다. 기계 학습은 학습할 수 있는 알고리즘의 설계를 연구하는 컴퓨터 과학분야입니다. 좋은 소식 : 파이썬과 데이터 분석은 동의어가 아니기 때문에 전체 학습 과정이 필요하지 않습니다. 초보자를 위한 기계 학습: 신경망 소개 – 신경망의 작동 방식과 파이썬에서 처음부터 구현하는 방법에 대한 간단한 설명 이 더 좋습니다.

Scikit-learn은 파이썬을위한 무료 기계 학습 라이브러리입니다. 지원 벡터 머신, 랜덤 포리스트 및 k-이웃과 같은 다양한 알고리즘을 갖추고 있으며 NumPy 및 SciPy와 같은 파이썬 수치 및 과학 라이브러리도 지원합니다. 이 자습서에서는 Python 코드와 관련 기계 학습 알고리즘을 자신의 프로젝트의 시작점으로 사용하는 것이 좋습니다. 파이썬 하드 웨이 알아보기 – 기본 및 더 복잡한 응용 프로그램을 모두 설명하는 훌륭한 수동 같은 책. 컴퓨터에서 많은 프로그램 실행이 거의 동일한 방식으로 발생합니다… 데이터는 수정, 적용 또는 사용되어야 하지만 반드시 이해되는 것은 아닙니다. 데이터를 이해하기 위해 몇 가지 기술을 도입하면 반드시 컴퓨터 또는 `기계`가 해당 데이터에 대한 특성이 있고 적어도 데이터 집합의 데이터 간에 일부 관계가 있음을 알게됩니다. 이 학습은 혼란스럽지만 알고리즘 자체가 데이터 집합의 의미를 추론하도록 명시적으로 프로그래밍되어 있지만 명시적으로 추론되지 는 않습니다. 그런 다음 학습은 데이터에 대한 이해를 바탕으로 예측을 만드는 최종 주기로 전송됩니다. 이 경우 SVM(지원 벡터 컴퓨터)이 가장 큰 예상 정확도 점수를 가지고 있는 것처럼 보입니다. 일반적으로 의사 결정 트리가 기계 학습 및 Python 프로젝트에 잘 작동한다는 것을 발견하면 임의의 포리스트도 시도할 수 있습니다. 전통적인 기계 학습 교육을 보완하기 위해 여기에 지식을 사용 – 파이썬으로 기계 학습을 배울 수있는 가장 좋은 방법은 단순히 소매를 롤업하고 손을 더럽히는 것입니다! 파이썬의 배열 슬라이스에 대해 자세히 알아보기: http://structure.usc.edu/numarray/node26.html 이 시리즈에서는 선형 회귀, K 가장 가까운 이웃, 지원 벡터 컴퓨터(SVM), 플랫 클러스터링, 계층 적 클러스터링 및 신경신경을 다룹니다.

네트워크. 이 신경망은 우리가 적용한 최초의 파이썬 머신 러닝 알고리즘으로, 아이리스 데이터 세트에서 100% 정확도를 달성할 수 있었습니다. 지원 벡터 기계 (SVM)를 설명하는 아주 좋은 쓰기는 더 자세한 내용을 원하는 사람들을 위해 여기에서 찾을 수 있습니다,하지만 지금은 그냥 다이빙과 우리의 손을 더러운 얻을 수 있습니다 : 마지막으로, 파이썬 ()와 기계 학습 문제에 접근하는 우리의 5 단계 과정을 명심하십시오 ( 이러한 단계를 인쇄하여 옆에 보관할 수도 있습니다.

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