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爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习

作者:admin 发布时间:2019-07-12 20:31:58 浏览次数:287
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手把手教你用 Python 进行机器学习



机器学习是人工智能范畴的一个重要研讨课题,近年来一向倍受重视。这一范畴或许会供给有吸引力的时机,并且在这一范畴开端职业生涯并不像乍看上去那么困难。即便你在数学或编程方面没有任何经历,也不是问题。学会的最重要的要素纯粹是你自己的爱好和学习一切这些东西的动机。

假如你是一个新手,不知道从哪里开端学习、为什么需求机器学习、以及为什么它最近越来越受欢迎,看本文就对了!我现已搜集了一切必要信息和有用资源来协助你学到新的常识和完结你的第一个项目。

为什么挑选Python?

假如你的方针是成为一名成功的程序员,你需求知道许多作业。可是,关于机器学习和数据科学来说,把握至少一种编程言语并能够自傲地运用它就满足了。所以,镇定点,你不用成为编程天才。

成功的机器学习之旅需求从一开端就挑选恰当的编程言语,由于你的挑选将决议你的未来。在这一步,你必须有计划地考虑,正确组织优先事项,不要把时间花在不用要的作业上。

我的观念是:Python 关于初学者来说是一个完美的挑选,能够让你专心于机器学习和数据科学范畴。它是一种极简且直观的言语,具有全功用的东西库线(也称为结构),大大减少了取得第一个成果所需的时间。

第0步 你需求了解的ML流程的扼要概述



机器学习是依据经历的学习。举个比方,它就像一个人经过调查他人下棋来学习下棋。经过这种办法,核算机能够经过供给经过操练的信息来编程,然后取得高概率辨认个别或其特征的才能。

首要,你需求知道机器学习分为这些不同的阶段:

  • 数据搜集
  • 数据排序
  • 数据剖析
  • 算法开发
  • 查看生成的算法
  • 运用算法进一步得出结论

关于提取形式,不同的算法被运用,这些算法被分为两类:

  • 无监督学习
  • 有监督学习

在无监督学习的情况下,机器只接纳一组输入数据。尔后,机器将决议输入数据与任何其他假定数据之间的联系。与监督学习不同的是,当机器被供给一些用于学习的验证数据时,独立的无监督学习意味着核算机自身将发现不同数据集之间的形式和联系。无监督学习能够进一步分为聚类和相关学习。

有监督学习意味着核算机能够依据供给的样本辨认元素。核算机对其进行研讨,并开发依据这些数据辨认新数据的才能。例如,能够操练你的核算机依据曾经收到的信息过滤垃圾邮件。

一些监督学习算法包含:

  • 决策树
  • 支撑向量机
  • 朴素贝叶斯分类器
  • K近邻
  • 线性回归

第1步 温习 Python 数学库所需求的数学技术

一个在人工智能和机器学习范畴作业的不理解数学的人就像一个不理解压服技巧的政客。

假如没有最少的数学常识根底,你就无法处理机器学习(Machine Learning,ML)和数据科学项目。但是,并不是说需求有数学学位。依据我的个人经历,每天至少花 30-45 分钟学习就会很有收成,你会更快地了解和学习 Python 的运用数学和核算主题。

你需求不断阅览或更新根底理论。不需求阅览整个教程,只需求重视要害的概念。

以下是数据剖析和机器学习所需数学的3个进程:

1. 用于数据剖析的线性代数:标量、向量、矩阵和张量

例如,关于主成分法,你需求了解特征向量,而回归办法需求知道矩阵乘法。此外,机器学习一般运用高维数据(包含许多变量的数据)。这种数据类型最好由矩阵表明。

2. 数学剖析:导数和梯度

数学剖析是许多机器学习算法的根底。优化问题需求了解导数和梯度。例如,最常见的优化办法之一便是梯度下降。为了快速学习线性代数和数学剖析,我引荐以下课程:

  • Khan Academy 供给线性代数和数学剖析的短期实战课程,根本涵盖了最重要的内容。
  • MIT OpenCourseWare 为机器学习供给了很棒的数学学习课程,供给了一切视频讲座和学习材料。

3. 梯度下降:从头开端构建一个简略的神经网络



数据剖析和机器学习范畴学习数学的最好办法之一是从零开端构建一个简略的神经网络。你将会运用线性代数来表明网络,并运用数学剖析来优化它。特别是,你将从零开端创立一个梯度下降进程。不需求太忧虑神经网络间的细微差别。只依照阐明编写代码就能够了。

以下是一些很好的操练:

《Python中的神经网络(Neural Network in Python )》 https://www.amazon.com/Neural-Network-Projects-Python-ultimate/dp/1789138906 这是一个很棒的教程,会教会你从头构建一个简略的神经网络。你也能够找到有用的插图来了解梯度下降是怎么作业的。

有些更短的教程也能够协助你逐渐把握神经网络:

《怎么在Python中从零开端构建自己的神经网络(How to build your own Neural Network from scratch in Python)》 https://towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-neural-network-from-scratch-in-python-68998a08e4f6

《在Python中从零完结一个神经网络——导论(Implementing a Neural Network from Scratch in Python — An Introduction)》 http://www.wildml.com/2015/09/implementing-a-neural-network-from-scratch/

《面向初学者的机器学习:神经网络导论(Machine Learning for Beginners: An Introduction to Neural Networks )》 https://victorzhou.com/blog/intro-to-neural-networks/ 关于神经网络怎么作业以及怎么在Python中从零开端完结的一个很棒的简明解说。

第2步 学习Python语法的根底常识

好消息是:你不需求完好的学习课程,由于 Python 和数据剖析并不是近义词。



在开端深入研讨语法之前,我想共享一个能够将你失利或许性降到最低的爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习主张。

经过阅览有关游水技巧的书本来学习游水是不或许的,可是在泳池操练的一起阅览这些书本能够更有效地学会技术。

编程的学习也是相似的。只重视语法是不值当的,你很或许会因而而失掉爱好。

你不需求记住一切的东西。测验迈出一小步,把理论常识和实践结合起来。专心于直观的了解,例如,在特定的情况下哪个函数是适宜的,以及条件运算符是怎么作业的。在编写代码的进程中,你会经过阅览文档逐渐记住语法。很快你就不再需求谷歌这些东西了。

假如你对编程没有任何了解,主张阅览《用Python主动处理那些无聊的作业(Automate the Boring Stuff With Python)》。https://automatetheboringstuff.com/ 这本书为初学者供给了有用编程的解说,爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习并从零开端教育。阅览第6章“字符串操作”,完结该课的实践使命,就满足了。

下面是其他一些值得探究的好资源:

Codecademy——https://www.codecademy.com/, 教授杰出的通用语法。

Learn Python the Hard Way —— https://learnpythonthehardway.org/, 一本超卓的手册式书本,解说了根底常识和更杂乱的运用程序。

Dataquest —— https://www.dataquest.io/, 这个资源在教授数据科学的一起也教授语法。

Python教程(The Python Tutorial)——爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习https://docs.python.org/3/tutorial/, 官方文档。

记住,你越早开端做真实的项目,你就会越早学会它。无论怎么,假如需求的话,你总能够回头持续学习语法。

第3步 探究首要的数据剖析库



下一个阶段是进一步学习适用于数据科学的 Python 库或结构。如前所述, Python 具有许多的库。库是现成函数和方针的调集,你能够直接将它们导入到脚本中,然后节省时间。

怎么运用库?以下是我的主张:

  1. 翻开Jupyter Notebook(见下文)。
  2. 大约用半小时把库文件看一遍。
  3. 将该爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习库导入到您的 Jupyter Notebook 中。
  4. 依照分步的攻略查看正在运转的库。
  5. 查看文档,了解它的其他功用。

我不主张当即投入到学习库中,由于当你开端在项目中运用它们时,你或许会忘掉所学的大部分内容。相反,你应该试着弄理解用到的每个库都能大肚子妈妈做些什么。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一款轻量级的 IDE,是剖析师们的独爱。在大多数情况下,Python 的装置包里现已包含了 Jupyter Notebook。你能够经过Anaconda Navigator 翻开一个新项目,它包含在 Anaconda 包中。

你或许会需求的Python库

Numpy

装置教程 https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/

快速上手教程 https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/quickstart.html

NumPy 由 Numerical Python 缩写而来,它是专业人士和初学者最通用和运用最广泛的库。运用这个东西,你能够轻松舒适地操作多维数组和矩阵。像线性代数运算和数值转化这样的函数也是可用的。

Pandas

装置教程 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

快速上手教程 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/getting_started/10min.html

Pandas 是一个众所周知的高功能数据框表明东西。运用它,你简直能够从任何数据源加载数据,核算各种函数并创立新的参数,运用相似于 SQL 的聚合函数构建对数据的查询。此外,还有各种矩阵改换函数、滑动窗口法等从数据中获取信息的办法。所以这个库关于一个优异的专家来说是必不可少的。

Matplotlib

装置教程 https://matplotlib.org/contents.html

快速上手教程 https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html

Matplotlib 是一个用于创立图形和可视化的灵敏库。它很强壮,但有点粗笨。你能够越过 Matplotlib 并从运用 Seaborn 开端(请参阅下面的 Seaborn)。

Scikit-Learn

装置教程 https://scikit-learn.org/stable/documentation.html

快速上手教程 https://elitedatascience.com/python-machine-learning-tutorial-scikit-learn

我能够说这是迄今为止我见过的规划得最完善的 ML 包。它完结了广泛的机器学习算法爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习,并使其易于嵌入到实践运用程序中。你能够运用库中许多的函数,比方回归、聚类、模型挑选、预处理、分类等等。所以它值得全面学习和运用。它最大的长处是作业速度快,因而 Spotify、Booking.com、J.P.Morgan 等干流渠道都在运用 Scikit-Learn 是天经地义的。

第4步 开发结构化的项目

一旦把握了根本语法和库的根本常识,就能够开端自己完结项目了。多亏了这些项目,你将能够学习新的东西,并为久远的作业做出资。

已有满足多的资源为结构化项目供给主题:

Dataquest——交互式地教授 Python 和数据科学。剖析从中央情报局的文件到 NBA 竞赛的核算数据等的一系列风趣的数据集,并开发包含神经网络和决策树在内的战略算法。https://www.dataquest.io/

Python for Data Analysis——作者写了许多关于 Python数据剖析的论文。http://bedford-computing.co.uk/learning/wp-content/uploads/2015/10/Python-for-Data-Analysis爱乐透双色球走势表格-手把手教你用 Python 进行机器学习.pdf

Scikit 文档——Python 的首要核算机操练库。https://scikit-learn.org/stable/documentation.html

CS109——哈佛大学数据科学的课程。https://cs109.github.io/2015/

第5步 做出你自己的项目

你能够发现许多新东西,但重要的是找到那些你真实感爱好的项目。但是,在找到抱负作业的高兴时间到来之前,你应该学会怎么超卓地处理程序中的过错。以下是在这方面最受欢迎的有用资源中,比较突出的一些:

StackOverflow —— 一个人们能够在上面谈论一切或许的问题的多功用网站,供给了一系列问题和答案。此外,它受众广泛,所以你能够问询你的过错并从许多用户那里得到答案

Python 文档 —— 另一个查找参考资料的好地方

显而易见,你也不应该忽视任何时机或协作的约请。尽或许参加一切与 Python 相关的活动,并找到从事风趣项目的人员。趁便说一下, Github 是完结这一方针的绝佳场所。学习新常识并在同类中不断调整 —— 一切这些都将有助于前进你的水平!

写在最终以及一点鼓舞



你或许会问:“为什么我要投身于机器学习范畴;或许现已有许多其他优异的专家了。”

知道吗?我也曾落入这个圈套,但现在我能够斗胆地说——这类主意不会给你带来任何优点而是你成功的巨大妨碍。

依据摩尔定律,集成电路上的晶体管数量每24个月翻一番。这意味着,咱们的核算机功能每年都在前进,也意味着曾经无法触及的常识鸿沟再次“向右移动”——大数据和机器学习算法的研讨还有空间!

谁知道将来会发作什么。或许这些数字会增加得更多,机器学习也会变得更重要?很或许是的!

最可怕的便是你误认为你的方位现已被其他专家替代了。

我期望你有满足的志愿和力气去学习,然后具有那些能点着你心里之光的项目!在谈论中共享你的经历吧!

想要获取java、python、机器学习、大数据、人工智能教程的同学,就能够私信“学习”来进行获取了~ 加油~

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