機(jī)器學(xué)習(xí)Python7天入門計(jì)劃 - 第一天: 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
學(xué)習(xí)目標(biāo)：
理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和過程。
掌握基本的數(shù)據(jù)預(yù)處理技巧。
理解線性回歸的原理和應(yīng)用。
學(xué)習(xí)內(nèi)容：
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律和模式的技術(shù)。
為什么要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)能夠幫助解決復(fù)雜問題，如語音識別、圖像識別、預(yù)測分析等。
需要解決的問題：如分類、回歸、聚類等。
機(jī)器學(xué)習(xí)種類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。
機(jī)器學(xué)習(xí)的一般過程
數(shù)據(jù)收集 -> 數(shù)據(jù)預(yù)處理 -> 模型訓(xùn)練 -> 模型評估 -> 部署應(yīng)用。
機(jī)器學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用
數(shù)據(jù)樣本矩陣：處理和分析數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)樣本移除：清洗不需要的數(shù)據(jù)。
范圍縮放：標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。
二值化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0和1。
數(shù)據(jù)預(yù)處理
歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到固定范圍內(nèi)。
獨(dú)熱編碼：將分類變量轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型更易理解的形式。
標(biāo)簽編碼：將類別標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為數(shù)值。
線性回歸
理解線性回歸的概念。
示例：根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)預(yù)測薪資水平。
代碼示例：線性回歸
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
示例數(shù)據(jù)：工作經(jīng)驗(yàn)與薪資
experience = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) # 工作經(jīng)驗(yàn)?zāi)陻?shù)
salary = np.array([30000, 35000, 50000, 40000, 65000]) # 對應(yīng)薪資
創(chuàng)建線性回歸模型
model = LinearRegression()
model.fit(experience, salary)
進(jìn)行預(yù)測
experience_new = np.array([6]).reshape(-1, 1)
predicted_salary = model.predict(experience_new)
print(f"預(yù)測的薪資: {predicted_salary[0]}")
可視化
plt.scatter(experience, salary, color=‘blue’) # 原始數(shù)據(jù)點(diǎn)
plt.plot(experience, model.predict(experience), color=‘red’) # 回歸線
plt.xlabel(‘工作經(jīng)驗(yàn) (年)’)
plt.ylabel(‘薪資’)
plt.show()文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-807728.html
在第一天的學(xué)習(xí)中，我們將了解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概念，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本技巧，并通過一個簡單的線性回歸示例來預(yù)測工作經(jīng)驗(yàn)和薪資之間的關(guān)系。這些知識將為接下來的學(xué)習(xí)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-807728.html
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