Google机器学习教程心得(一)

Supervised learning

原本我们是教会机器我们的规则,由机器执行规则进行分类,识别。

但规则总有漏洞,我们总能举出规则的反例。

我们不能为每种反例都对规则做修正,那是个无底洞。

所以我们让机器自己学习规则

分类器

Input: Data (features)

Output: class (label)

机器学习的过程

  • 收集训练数据: examples 我们需要从data中,提取出可以作为分类依据的特征作为feature
  • 训练分类器: 分类器有很多种,我们这个部分使用了决策树
  • 进行预测

环境搭建

使用scikit-learn做Python上的机器学习;

官网推荐使用Anaconda进行安装,轻松解决依赖,有两个版本可以用,我使用Python3版本

安装后,关联Pycharm,新建一个工程,选择interpreter为anaconda里的python,这样才能顺利引用机器学习的库;

如果已经选了其他编译器,需要在File - Settings - 搜索interpreter,修改

代码

Hello world:一个简单的分类器训练与预测

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