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.