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【教程】機器學習Python教程:1機器學習


筆者邀請您,先思考:

1 機器學習是什麼?機器學習如何應用?為什麼要用機器學習?

編者按:機器學習Python教程,一份有價值的英文版Python玩機器學習的資料。資料人網進行翻譯,分享和傳播。希望更多的資料人,可以利用Python這個工具和機器學習這個方法論從資料中學習到知識,以創造商業價值。

機器學習是一種程式設計,它使計算機能夠在沒有顯式程式設計的情況下自動地從資料中學習。換句話說,這意味著這些程式透過學習資料來改變它們的行為

在本教程中,我們將介紹機器學習的各個方面。當然,一切都與Python相關。這就是用Python進行機器學習。很可能你來到這個網站是為了尋找這個問題的答案:什麼是最好的機器學習程式語言?Python顯然是頂級玩家之一!

我們將在本教程中介紹機器學習和Python的下列主題:

  • k近鄰分類器

  • 神經網路

  • Python中的神經網路

  • 使用Numpy庫的Python中神經網路

  • Dropout 神經網路

  • 神經網路和Scikit

  • 使用Scikit和Python進行機器學習

  • 樸素貝葉斯分類器

  • 使用樸素貝葉斯和Python做文字分類

機器學習大致可分為三類:

監督式學習

機器學習程式同時給出輸入資料和相應的標簽。這意味著學習資料必須事先由人類標記。

無監督學習

學習演演算法沒有標簽。演演算法必須計算出輸入資料的簇。

強化學習

計算機程式與它的環境進行動態互動。這意味著程式接收到積極和/或消極的反饋,以改進效能。

原文連結:
https://www.python-course.eu/machine_learning.php

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