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【Python语言】Scikit-learn 快速入门

这个文档主要描述机器学的概念,以及如何加载数据,训模型,保存模型。 这里提供另外一个更加详细的材料,这份材料基于ipython notebook(可选),可以在浏览器里运行代码,功能强大,演示效果非常好,github下载地址6。 将材料下载到本地:git clone git@github.com:jakevdpsklearn_pycon2013.git安装 ipython-notebooksudo easy_install ipython 所有模型提供的接口有:model.fit(): 实际上就是训,对于监督模型来说是 fit(X, y),对于非监督模型是 fit(X)。 下面这个图展示了这些接口在机器学模型中的位置: ?文章来源:http:suanfazu.comtscikit-learn-kuai-su-ru-men117

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- Mryang带你快速入门第一个 Python 程序

程序1.1 Python 源程序的基本概念Python 源程序就是一个特殊格式的文本文件,可以使用任意文本编辑软件做 Python 的开发Python 程序的 文件扩展名 通常都是 .py1.2 演步骤在桌面下 函数 print 函数的作用,可以把 “” 内部的内容,输出到屏幕上 1.3 演扩展 —— 认识错误(BUG)关于错误编写的程序不能正常执行,或者执行的结果不是我们期望的俗称 BUG,是程序员在开发时非常常见的 ,初学者常见错误的原因包括: 手误对已经学过的知识理解还存在不足对语言还有需要学和提升的内容在学语言时,不仅要学会语言的语法,而且还要学会如何认识错误和解决错误的方法 每一个程序员都是在不断地修改错误中成长的 第一个演中的常见错误1> 手误,例如使用 pirnt(Hello world)NameError: name pirnt is not defined 名称错误:pirnt 名字没有定义2> 将多条 > 使用热键退出在 IPython 解释器中,按热键 ctrl + d,IPython 会询问是否退出解释器IPython 的安装$ sudo apt install ipython3.3.

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    Python人工智能经典算法之机器学第一篇

    ,并利用模型对未知数据进行预测 2.工作流程【****】 1.获取数据 2.数据基本处理 3.特征工程 4.机器学(模型训) 5.模型评估 3.获取到的数据集介绍【*****】 1.专有名词 样本 特征 目标值(标签值) 特征值 2.数据类型构成 类型一:特征值+目标值 目标值分为是离散还是连续 类型二: 只有特征值,没有目标值 3.数据划分 训数据(训集) -- 构建模型 0.7--0.8 ,而模型和算法只是逼近这个上限而已 3.包含内容 特征提取 特征预处理 特征降维 6.机器学 选择合适的算法对模型进行训 7.模型评估 对训好的模型进行评估1.3 机器学算法分类【***】 1. 2.1 库的安装 pip install -r requirements.txt2.2 Jupyter Notebook使用【**】 1.jupyter定义 开源的科学计算平台 类比ipython 可以运行代码 一样,但是要比ipython强大(可以画图) 4.cell 一对In Out会话被视作一个代码单元,称为cell 5.jupyter两种模式 编辑模式 直接点击进去,可以进行编写代码,做笔记 命令模式

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    7步让你从零开始掌握Python机器学

    其也包含了 iPython Notebook,这是一个用在许多教程中的交互式环境。推荐安装 Python 2.7。? 对机器学算法的深度了解超过了本文探讨的范围,它通常需要你将非常大量的时间投入到更加学术的课程中去,或者至少是你自己要进行高强度的自学训。 一个有效地方法是当你觉得合适时,直接去看下面特定的题,参考上述备注和视频恰当的部分,第三步:科学计算 Python 软件包概述好了,我们已经掌握了 Python 编程并对机器学有了一定的了解。 scikit-learn 流程图下面许多的教程和训都是使用 iPython (Jupyter) Notebook 完成的,iPython Notebook 是执行 Python 语句的交互式环境。 iPython Notebook 可以很方便地在网上找到或下载到你的本地计算机。

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    Jupyter在美团民宿的应用实践

    前言做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生,除了举办算法挑战赛以外,它还提供了一个学数据分析和算法开发的平台。 Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter,你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训模型等等。 通常用于逻辑较复杂的ETL、基于Spark的离线模型训预测任务等。调度平台:用于管理任务的依赖关系,周期性按依赖执行调度任务。这些系统对于确定的任务完成的比较好。 Notebook分享效果模型训基于大数据的模型训通常使用PySpark来完成。 下图是一个使用LightGBM-on-Yarn训模型的例子,基于Azuremmlspark官方Notebook例子,仅需添加启动Spark语句以及修改数据集路径。?

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    python笔记:#002#第一个python程序

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    python笔记:#002#第一个python程序

    程序1.1 Python 源程序的基本概念Python 源程序就是一个特殊格式的文本文件,可以使用任意文本编辑软件做 Python 的开发Python 程序的 文件扩展名 通常都是 .py1.2 演步骤在桌面下 函数 print 函数的作用,可以把 内部的内容,输出到屏幕上 1.3 演扩展 —— 认识错误(BUG)关于错误编写的程序不能正常执行,或者执行的结果不是我们期望的俗称 BUG,是程序员在开发时非常常见的 ,初学者常见错误的原因包括: 手误对已经学过的知识理解还存在不足对语言还有需要学和提升的内容在学语言时,不仅要学会语言的语法,而且还要学会如何认识错误和解决错误的方法 每一个程序员都是在不断地修改错误中成长的 第一个演中的常见错误1> 手误,例如使用 pirnt(Hello world)NameError: name pirnt is not defined 名称错误:pirnt 名字没有定义2> 将多条 要退出解释器可以有以下两种方式:1> 直接输入 exitIn : exit2> 使用热键退出在 IPython 解释器中,按热键 ctrl + d,IPython 会询问是否退出解释器IPython 的安装

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    逻辑回归 | TensorFlow深度学笔记

    课程目标:学简单的数据展示,训一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据Install Ipython NoteBook可以参考这个 教程 (http:opentechschool.github.iopython-data-introcorenotebook.html )可以直接安装 anaconda (https:www.anaconda.comdownload),里面包含了各种库,也包含了ipython;推荐使用python2的版本,因为很多lib只支持python2 安装anaconda后直接在终端输入 ipython notebook,则会运行一个ipython的server端,同时在你的浏览器中打开基于你终端目录的一个页面:? https:github.comtensorflowtensorflowtreemastertensorflowexamplesudacity) 官方推荐使用docker来进行这部分教程,但简单起见我们先用ipython valid_dataset,而不能用于衡量最后的performance8、解决方法之一即,最终进行performance measure的数据集,必须是调整分类器的过程中没有使用过的9、即坚持一个原则,测试数据不用于训在机器学比赛

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    MindSpore原理与实践,实现简单的线性函数拟合

    ,并且分为了100个batch进行训,每个batch的大小为16。 训与可视化在前面的技术铺垫之后,这一步终于可以开始训了。在机器学中,我们需要先定义好一个用于衡量结果好坏的函数,一般可以称之为损失函数(Loss Function)。 : 其中红色散点是训数据,绿色直线是原始函数,蓝色直线是训后的函数,可以看到两个函数是越来越接近的。 总结概要很多机器学的算法的基础就是函数的拟合,这里我们考虑的是其中一种最简单也最常见的场景:线性函数的拟合,并且我们要通过mindspore来实现这个数据的训。 文末我们还顺带介绍了使用matplotlib的animation来生成动态图的功能,可视化的展现了整个训的过程。

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    【陆勤阅读】PyCon 2014:机器学应用占据Python的半壁江山

    如何形式化一个科学问题然后用Python进行分析目前有很多很强大Python数据挖掘库,比如Python语言的交互开发环境IPython,Python机器学库Scikit-learn和网络库NetworkX 机器学入门非常初级的一个讲稿,介绍了机器学相关的基本概念,如什么是模型,还有机器学的基本步骤:设定目标和评测标准、收集和清洗数据、探索和分析、训模型、测试模型。 作者将机器学的过程分为四部分:获取数据、处理数据、训和调试模型、使用模型。 IPython深入探索:高效率交互和并行化始于2001年的IPython项目,刚开始的时候只是一个更易用的Python命令行而已。过去的十几年中,它逐步发展成了包含众多强大功能的交互式开发环境。 本教程以IPython的设计思想和架构入手,为我们讲解IPython高性能低延迟的并行计算环境。在这个环境中,计算进程间通过ZeroMQ消息队列通信,还对大数据如numpy数组的拷贝进行了优化。

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    2019年20款热门机器学相关开源项目

    出现之前一直是深度学领域GitHub star最多的项目),目前由伯克利视觉学中心进行维护。 ,它支持训智能体(agent)做任何事——从行走到玩Pong或围棋之类的游戏都在范围中。 Data Science IPython Notebooks Star 15500 Watch 1441 Fork 4707 Github https:github.comdonnemartindata-science-ipython-notebooks IPython的是一个增强的交互式Python shell,具有tab补全,对象自省,强大的历史机制,内嵌的源代码编辑,该项目包含了深度学(TensorFlow、Theano、Caffe、Keras (该引擎已于2015年底开源),从而使人工智能系统通过训制作原创音乐、绘画或视频。

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    【Python环境】监督学之KNN算法

    1、ipython是一个python的交互式shell,比默认的python shell好用得多,支持变量自动补全,自动缩进,支持bash shell命令,内置了许多很有用的功能和函数。 在ubuntu下只要sudo apt-get install ipython 就装好了,通过ipython启动。 2、iris.csv数据集以鸢尾花的特征作为数据来源,数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性,是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训集。 (2)训集和测试集>>> perm = np.random.permutation(iris.target.size)>>> iris.data = iris.data>>> iris.target Iris数据集Iris Data Set的基本介绍:http:blog.sina.com.cnsblog_4936c31d0100p54i.html Scikit Learn: 在python中机器学

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    【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学数据分析-IPython讲解

    为了加强Python知识,我建议你学官方Python教程,https:docs.python.org3,或是通用的Python教程书籍,比如: Python Cookbook,第3版,David Beazley 这里不做介绍,如果需要的话,鼓励读者自行到网上学。 ?要新建一个notebook,点击按钮New,选择“Python3”或“conda”。如果是第一次,点击空格,输入一行Python代码。 你可以用本书的示例代码,见图2-3。虽然Jupyter notebook和IPython shell使用起来不同,本章中几乎所有的命令和工具都可以通用。? 后面会仔细地学函数。自省在变量前后使用问号?,可以显示对象的信息:In : b = ​In : b? homewesmcodepydata-book​In : foo = %pwd​In : fooOut: homewesmcodepydata-bookIPython的文档可以在shell中打开,我建议你用%quickref或%magic学下所有特殊命令

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    手把手教你完成句子分类,最好上手的BERT初级使用指南

    大数据文摘出品来源:github编译:LYLM、王转转、李雷、钱天培过去几年里,机器学语言处理模型的发展十分迅速,已经不再局限于实验阶段,而是可以应用于某些先进的电子产品中。 谷歌认为,这一进展(即自然语言理解应用于搜索领域)是过去五年中机器学领域的最大进步,也是搜索史上的最大进展之一。 包含所有这些代码的ipython notebook可以在colab和github上找到。 在完成传统的机器学集、测试集划分之后,我们得到了最终的逻辑回归模型并可以对数据集进行训了。 Ipython notebookgithub上的Ipython notebook文件可以在colab上直接运行。好了,BERT模型的初级体验完美结束。

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    TensorFlow 深度学笔记 逻辑回归 实践篇

    Practical Aspects of LearningInstall Ipython NoteBook可以参考这个教程可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython;推荐使用 安装anaconda后直接在终端输入 ipython notebook,则会运行一个ipython的server端,同时在你的浏览器中打开基于你终端目录的一个页面: ? 上图即为practical部分的教程,可以在github下载官方推荐使用docker来进行这部分教程,但简单起见我们先用ipython notebookInstall TensorFlow安装教程就在TensorFlow Measure Performance分类器会尝试去记住训集遇到训集中没有的数据时,分类器可能就没辙了所以我们应该measure的是,分类器如何产生新数据(生成能力(推导能力)越大,说明它应对新数据能力越强 在机器学比赛Kaggle中,有public data,validate data,并有用于测试(选手未知)的private data,只有在训时自己的分类器时,预先取一部分数据作为test data

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    python学-ipython和pye

    ipython将会让我们以一种更高的效率来使用python。同时它也是利用Python进行科学计算和交互可视化的一个最佳的平台。 Python的主要功能如下:1.运行ipython控制台 2.使用ipython作为系统shell 3.使用历史输入(history) 4.Tab补全 5.使用%run命令运行脚本 6.使用%timeit 安装ipython很简单,可以直接使用pip管理工具即可:pip install ipython这条命令会自动安装IPython以及它的各种依赖包 使用ipythonIPython支持所有python的标准输入输出 ,也就是我们在IDLE中或者Python shell中能用的,在IPython中都能够使用,唯一的不同之处使ipython会使用In 和Out 表示输入输出,并表示出相应的序号。 在IPython中使用系统shell我们可以在IPython中直接使用系统shell,并获取读取结果作为一个Python字符串列表。为了实现这种功能,我们需要使用感叹号!作为shell命令的前缀。

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    利用GPU和Caffe训神经网络

    本文为利用GPU和Caffe训神经网络的实战教程,介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训一种多层前馈网络模型的方法,如何将模型应用于新数据,以及如何将网络图和训权值可视化。 ----Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学框架,它允许你利用你的GPU训神经网络。 相对于对照IPython Notebook来程序化细节,本文将着重描述观念以及一些我遇到的绊脚石。 对于使用Caffe,我也建议你在你的实例上安装IPython Notebook——在这里可以找到教程。定义模型和元参数一个模型及其应用的训至少需要三个配置文件。 也就是说,要深刻理解这个系统,还没有任何的切入点和持续的学路径。让Caffe对你发挥作用的有效信息,分布在很多不同的教程,GitHub上的源代码,IPython Notebook以及论坛主题。

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    利用GPU和Caffe训神经网络

    【编者按】本文为利用GPU和Caffe训神经网络的实战教程,介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训一种多层前馈网络模型的方法,如何将模型应用于新数据,以及如何将网络图和训权值可视化 ----Caffe是由贾扬清发起的一个开源深度学框架,它允许你利用你的GPU训神经网络。 相对于对照IPython Notebook来程序化细节,本文将着重描述观念以及一些我遇到的绊脚石。 对于使用Caffe,我也建议你在你的实例上安装IPython Notebook——在这里可以找到教程。定义模型和元参数一个模型及其应用的训至少需要三个配置文件。 也就是说,要深刻理解这个系统,还没有任何的切入点和持续的学路径。让Caffe对你发挥作用的有效信息,分布在很多不同的教程,GitHub上的源代码,IPython Notebook以及论坛主题。

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