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通過(guò)Python就能讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)

電子工程師 ? 來(lái)源:fqj ? 2019-05-14 14:31 ? 次閱讀

學(xué)完Python基礎(chǔ),研究機(jī)器學(xué)習(xí),聽說(shuō)只需要調(diào)用scikit-learn庫(kù)就可以了?

圖樣圖森破!如果不了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理,調(diào)整模型參數(shù)的時(shí)候就會(huì)一臉的懵。

下面文摘菌就給大家介紹一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)教程,此教程已經(jīng)沖到了GitHub熱榜第三的位置,內(nèi)容既包含理論知識(shí),又包含代碼實(shí)現(xiàn)。

通過(guò)Python就能讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)

具體來(lái)說(shuō)有四個(gè)方面的介紹,包括機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、機(jī)器學(xué)習(xí)的起源,以及進(jìn)化反向、機(jī)器學(xué)習(xí)的分類和類別、最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如何實(shí)現(xiàn)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)方面,從線性回歸入手,然后介紹、過(guò)擬合/欠擬合、正則、交叉驗(yàn)證等必備知識(shí)點(diǎn)。

通過(guò)Python就能讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)

線性回歸:如何使用,損失函數(shù)如何設(shè)計(jì)、求參數(shù)使用最小二乘還是梯度下降?

通過(guò)Python就能讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)

過(guò)擬合的表現(xiàn)以及原因,欠擬合的表現(xiàn)以及原因。

了解完機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的兩大分類,即監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。這一塊主要介紹算法,監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及的內(nèi)容包括:決策樹,KNN算法、樸素貝葉斯、邏輯回歸以及支持向量機(jī)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)有兩個(gè)算法:聚類和主成分分析。

通過(guò)Python就能讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)

經(jīng)典算法研究完了,深度學(xué)習(xí)當(dāng)然也不能放過(guò),如果你剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí),只要了解經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自動(dòng)編碼,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就可以了。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必知必會(huì)

代碼示例

從內(nèi)容介紹來(lái)看,新手入門機(jī)器學(xué)習(xí),掌握這個(gè)GitHub項(xiàng)目就可以了。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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