无线网络摄像机,voip网关,三国之望子成龙
(1)测试anaconda
(2)python环境及pip list截图
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p1 机器学习概论
机器学习中建模过程
数据处理
特征工程
模型选择
寻找最佳超参数
模型分析与模型融合
数据预处理方法
数据清洗:数据清洗的目的是清除错误点,冗余点和数据的噪声。
数据集成:将多个数据源中的数据进行合并,形成一个统一的表格。
数据变化:找到数据的特征表示,用维度变换来减少有效的数据
p4 python基础
使用pip安装numpy、pandas、scipy、matplotlib
pip install numpy -i https://pypi.douban.com/simple
使用豆瓣仓库可以加速下载
负二项分布
(1)什么是机器学习
让机器从数据中学习,进而得到一个更加符合现实规律的模型,通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好。
机器学习的工作流程
(2)机器学习的分类
学习方式
案例:
监督学习:
监督学习的输入是标注分类标签的样本集,通俗地说,就是给定了一组标准答案。监督学习从这样给定了分类标签的样本集中学习出一个函数,当新的数据到来时,就可以根据这个函数预测新数据的分类标签。
半监督学习:
如图论推理算法或者拉普拉斯支持向量机等。
无监督学习:
常见算法包括apriori算法以及k-means算法。
强化学习:
强化学习更多的应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。
深度学习:
声音识别,图像识别。
算法
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