Машинное обучение стало важной областью в области искусственного интеллекта, а Python стал одним из самых популярных языков программирования для реализации алгоритмов машинного обучения. Его простота, удобочитаемость и широкий набор библиотек делают его идеальным выбором как для начинающих, так и для опытных программистов. В этом пошаговом руководстве мы рассмотрим основы Python для машинного обучения, предоставив вам необходимые знания, чтобы начать свое путешествие в этой захватывающей области.

"Оглавление":

Основы Python

1.1 Установка и настройка

1.2 Переменные и типы данных

1.3 Операторы и выражения

1.4 Условные операторы и циклы

1.5 Функции и модули

Обработка данных с помощью Python

2.1 NumPy: числовые вычисления с помощью Python

2.2 Панды: обработка и анализ данных

2.3 Matplotlib: визуализация данных

Введение в машинное обучение

3.1 Контролируемое обучение

3.2 Обучение без учителя

3.3 Обучение с подкреплением

Создание моделей машинного обучения с помощью Python

4.1 Предварительная обработка данных

4.2 Разделение данных на наборы для обучения и тестирования

4.3 Обучение и оценка моделей машинного обучения

4.4 Перекрестная проверка

Популярные библиотеки Python для машинного обучения

5.1 Scikit-learn: машинное обучение в Python

5.2 TensorFlow: библиотека глубокого обучения

5.3 Keras: платформа глубокого обучения

Продвинутые темы машинного обучения с Python

6.1 Разработка функций

6.2 Уменьшение размерности

6.3 Оценка модели и настройка гиперпараметров

Реальные приложения Python в машинном обучении

7.1 Классификация изображений

7.2 Обработка естественного языка

7.3 Рекомендательные системы

Глава 1: Основы Python

1.1 Установка и настройка:

Прежде чем погрузиться в Python для машинного обучения, вам необходимо установить Python и настроить среду разработки. Эта глава проведет вас через процесс установки и познакомит вас с популярными интегрированными средами разработки (IDE), такими как Jupyter Notebook и PyCharm.

1.2 Переменные и типы данных:

Python предоставляет различные типы данных, включая целые числа, числа с плавающей запятой, строки, списки, кортежи и словари. Понимание того, как объявлять переменные и манипулировать различными типами данных, необходимо для программирования машинного обучения.

1.3 Операторы и выражения:

Python предлагает широкий набор операторов и выражений для выполнения арифметических операций, операций сравнения, логических операций и операций присваивания. Овладение этими операторами позволит вам эффективно манипулировать данными.

1.4 Условные операторы и циклы:

Условные операторы (if-else) и циклы (for и while) играют решающую роль в управлении потоком выполнения. Вы узнаете, как эффективно использовать эти конструкции для принятия решений и обработки данных.

1.5 Функции и модули:

Функции и модули облегчают повторное использование и организацию кода. В этом разделе вы узнаете, как создавать функции, передавать аргументы и импортировать модули для использования существующих функций.

Глава 2: Обработка данных с помощью Python

2.1 NumPy: числовые вычисления с помощью Python:

NumPy — это фундаментальная библиотека для числовых вычислений в Python. Вы изучите его мощные функции для создания многомерных массивов, выполнения математических операций и эффективного управления данными.

2.2 Панды: обработка и анализ данных:

Pandas — это универсальная библиотека, предоставляющая высокопроизводительные инструменты для работы с данными. Вы узнаете, как загружать, очищать, преобразовывать и анализировать данные с помощью DataFrames, основной структуры данных в Pandas.

2.3 Matplotlib: визуализация данных:

Визуализация данных имеет решающее значение для получения информации и понимания закономерностей. Matplotlib, широко используемая библиотека построения графиков в Python, предлагает ряд функций для создания различных типов графиков, графиков и диаграмм.

Глава 3: Введение в машинное обучение

3.1 Контролируемое обучение:

Алгоритмы контролируемого обучения изучают шаблоны из размеченных данных, чтобы делать прогнозы или классификации. В этом разделе представлены популярные алгоритмы, такие как линейная регрессия, деревья решений и машины опорных векторов.

3.2 Обучение без учителя:

Алгоритмы обучения без учителя находят скрытые закономерности в неразмеченных данных. В этой главе рассматриваются методы кластеризации и уменьшения размерности, такие как кластеризация k-средних и анализ главных компонентов (PCA).

3.3 Обучение с подкреплением:

Обучение с подкреплением включает в себя обучение агента взаимодействию с окружающей средой и обучению оптимальным действиям с помощью вознаграждений и штрафов. Вы изучите такие концепции, как марковские процессы принятия решений и Q-обучение.

Глава 4: Создание моделей машинного обучения с помощью Python

4.1 Предварительная обработка данных:

Предварительная обработка данных является важным шагом в машинном обучении. В этой главе рассматриваются такие методы, как обработка отсутствующих данных, кодирование категориальных переменных и функции масштабирования для подготовки данных для обучающих моделей.

4.2 Разделение данных на наборы для обучения и тестирования:

Чтобы оценить производительность моделей машинного обучения, вам необходимо разделить данные на наборы для обучения и тестирования. Вы изучите различные стратегии разделения данных и важность перекрестной проверки.

4.3 Обучение и оценка моделей машинного обучения:

В этом разделе рассматриваются модели обучения машинного обучения с использованием как контролируемых, так и неконтролируемых алгоритмов. Вы поймете метрики оценки и методы оценки производительности моделей.

4.4 Перекрестная проверка:

Перекрестная проверка помогает оценить производительность модели на невидимых данных. Обсуждаются такие методы, как k-кратная перекрестная проверка и стратифицированная выборка, чтобы обеспечить надежную оценку модели.

Глава 5: Популярные библиотеки Python для машинного обучения

5.1 Scikit-learn: Машинное обучение в Python:

Scikit-learn — это обширная библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов. Вы изучите его функциональные возможности для классификации, регрессии, кластеризации и выбора модели.

5.2 TensorFlow: библиотека глубокого обучения:

TensorFlow — это мощная библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения. В этой главе представлены основы TensorFlow и показано, как создавать нейронные сети для классификации изображений и задач регрессии.

5.3 Keras: платформа глубокого обучения:

Keras — это удобная среда глубокого обучения, работающая поверх TensorFlow. Вы узнаете, как использовать Keras для эффективного построения и обучения моделей глубокого обучения.

Глава 6. Расширенные темы машинного обучения с помощью Python

6.1 Разработка функций:

Разработка функций включает преобразование необработанных данных в значимые функции, которые повышают производительность модели. В этом разделе рассматриваются такие методы, как масштабирование функций, горячее кодирование и извлечение функций.

6.2 Уменьшение размерности:

Работать с многомерными данными может быть сложно. Методы уменьшения размерности, такие как PCA и t-SNE, помогают уменьшить сложность данных, сохраняя при этом важную информацию.

6.3 Оценка модели и настройка гиперпараметров:

Чтобы оптимизировать модели машинного обучения, вам необходимо точно настроить гиперпараметры и оценить различные модели. В этой главе рассматриваются такие методы, как поиск по сетке и случайный поиск для оптимизации гиперпараметров.

Глава 7: Реальные приложения Python в машинном обучении

7.1 Классификация изображений:

Классификация изображений — это обычная задача машинного обучения для приложений в различных областях. В этом разделе показано, как построить сверточную нейронную сеть (CNN) для классификации изображений с помощью Python.

7.2 Обработка естественного языка:

Обработка естественного языка (NLP) позволяет машинам понимать и генерировать человеческий язык. Вы узнаете, как предварительно обрабатывать текстовые данные, создавать вложения слов и обучать модели для анализа настроений.

7.3 Рекомендательные системы:

Рекомендательные системы широко используются в электронной коммерции и на контентных платформах. В этой главе рассматривается совместная фильтрация и контент.

Первоначально опубликовано на https://www.couponed12.com 19 июня 2023 г.