Python

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Python概要

使用Keras逐步用Python开发你的第一个神经网络

使用Keras逐步用Python开发你的第一个神经网络

2020-05-07 机器学习

Keras是一个功能强大且易于使用的免费开源Python库,用于开发和评估深度学习模型。 它包装了高效的数值计算库Theano和TensorFlow,并允许你在几行代码中定义和训练神经网络模型。 在本教程中,你将了解如何使用Keras在Python中创建第一个深度学习神经网络模型。 [......]

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Python:CSV文件读取和写入

Python:CSV文件读取和写入

2020-05-06 机器学习

所谓的CSV(逗号分隔值)格式是电子表格和数据库最常用的导入和导出格式。在试图在RFC 4180中以标准化方式描述该格式之前,CSV格式已使用多年。缺乏定义明确的标准意味着不同应用程序生成和使用的数据往往存在细微差异。这些差异可能会使处理来自多个来源的CSV文件变得很烦人。不过,虽然分隔符和引号字符 [......]

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如何在Python中加载机器学习数据

如何在Python中加载机器学习数据

2020-05-06 机器学习

在开始机器学习项目之前,你必须能够加载数据。 机器学习数据最常用的格式是CSV文件。在Python中加载CSV文件有多种方法。 在这篇文章中,你将发现在Python中加载机器学习数据的不同方法。 我们开始吧。 加载CSV数据时的注意事项 从CSV文 [......]

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在Python中使用scikit-learn保存和加载机器学习模型

在Python中使用scikit-learn保存和加载机器学习模型

2020-05-05 机器学习

找到一个准确的机器学习模型并不是该项目的结束。 在这篇文章中,你将了解如何使用scikit-learn在Python中保存和加载你的机器学习模型。 这使你可以将模型保存到文件中,并在以后加载,以便进行预测。 我们开始吧。 用pickle完成你的模型 [......]

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如何使用scikit-learn进行预测

如何使用scikit-learn进行预测

2020-05-03 机器学习

一旦你在scikit-learn中选择并适合最终的机器学习模型,你就可以使用它来预测新的数据实例。 在初学者中,有一些关于如何确切地做到这一点的困惑。我经常看到这样的问题: 我如何在scikit-learn中使用我的模型进行预测? 在本教程中,你将确切地了解如何使用scikit-l [......]

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在机器学习中的随机性

在机器学习中的随机性

2020-05-01 机器学习

理解随机性在机器学习算法中的作用是一种突破。 一旦你理解了,你会看到不同的事情。从一个全新的角度来看。例如在一种算法和另一种算法之间进行选择、超参数调整和报告结果。 在这篇文章中,我想稍微地让你看到随机数在机器学习中的作用。我想给你们一些工具来接受这种不确定性。给你一个突破。 我们 [......]

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Python中用于机器学习的随机数生成器简介

Python中用于机器学习的随机数生成器简介

2020-04-30 机器学习

随机性是机器学习的重要组成部分。 随机性被用作准备数据和学习算法的工具或特征,这些算法将输入数据映射到输出数据以进行预测。 为了理解机器学习中对统计方法的需求,你必须了解机器学习中随机性的来源。机器学习中随机性的来源是一种称为伪随机数生成器的数学技巧。 在本教程中,你将了解伪随机数 [......]

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关于k-fold交叉验证的介绍

关于k-fold交叉验证的介绍

2020-04-30 机器学习

交叉验证是一种用于评估机器学习模型技能的统计方法。 在应用机器学习中,通常用于比较和选择给定预测建模问题的模型,因为它易于理解、易于实现,并且得到的技能评估的结果通常比其他方法具有更低的偏差。 在本教程中,你将发现对评估机器学习模型技能的k-fold交叉验证过程有一个简单的介绍。 [......]

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如何在Python中将索引、切片和重塑用于机器学习的NumPy数组

如何在Python中将索引、切片和重塑用于机器学习的NumPy数组

2020-04-29 机器学习

机器学习数据表示为数组。 在Python中,数据几乎普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手,你可能会对一些Python式的数据访问方式感到困惑,例如负索引和数组切片。 在本教程中,你将了解如何在NumPy数组中正确操作和访问数据。 完成本教程后,你将了解: [......]

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如何创建用于Python3机器学习的Linux虚拟机

如何创建用于Python3机器学习的Linux虚拟机

2020-04-29 机器学习

Linux是使用Python进行机器学习开发的极好环境。 这些工具可以快速、轻松地安装,你可以直接开发和运行大型模型。 在本教程中,你将了解如何使用Python创建和设置用于机器学习的Linux虚拟机。 完成本教程后,你将了解: 如何下载和安装用于管理虚 [......]

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