【教程】机器学习Python教程:1机器学习

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。

原文链接: https://www.python-course.eu/machine_learning.php

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原文发布于微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren)

原文发表时间:2018-08-04

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