python 머신러닝 예제

좋은 튜토리얼. 저는 컴퓨터 공학 학위를 취득하고 기계 학습과 수학에 관심이 많은 개발자이지만, 대학에서 요구되었던 것을 제외하고는 후자에 대한 학문적 배경은 아직 없습니다. 그래서,이 웹 사이트는 정말 “반대 방향”의 일종으로 필드를 배울 수 있게되었기 때문에 내 관심을 촉발시켰습니다. 오늘 게시물의 목표는 기계 학습과 파이썬의 세계에 당신을 노출하는 것입니다. 데이터 집합을 탐색하기 위해 일부 타사 Python 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하여 scikit-learn의 강력한 알고리즘과 효과적으로 사용할 수 있도록 합니다. 그러나 head()가 실제로 그 보다 훨씬 더 많은 작업을 수행 할 수 있기 때문에 이전 섹션에서 가져온 데이터 집합의 처음 몇 레코드를 볼 수있는 동일한 head() 메서드로 시작할 수 있습니다! 특정 수의 레코드만 표시하도록 head() 메서드를 사용자 지정할 수 있습니다: 그림 4: 시간이 지남에 따라 많은 통계적 기계 학습 접근 방식이 개발되었습니다. scikit-learn 팀의 이 맵을 가장 인기 있는 방법에 대한 가이드로 사용할 수 있습니다. 확장. 이 기술을 사용하면 기계 학습 및 파이썬으로 시작할 수 있습니다! 자율 학습을 통해 컴퓨터는 입력 데이터 집합만 수신합니다. 그 후, 컴퓨터는 입력된 데이터와 다른 가상 데이터 사이의 관계를 결정합니다. 기계가 학습을 위한 몇 가지 검증 데이터와 함께 제공되는 감독 학습과 달리 독립적인 무감독 학습은 컴퓨터 자체가 서로 다른 데이터 세트 간의 패턴과 관계를 찾을 수 있음을 의미합니다. 자율 학습은 클러스터링과 연결로 더 나눌 수 있습니다. 이것을 함께 넣어 주셔서 대단히 감사합니다.

저는 거의 2년 동안 소프트웨어 개발자로 일했으며 기계 학습에 관심을 가지고 있습니다. 이 튜토리얼은 정확하고 따라하기 쉽고 매우 유익한 것을 발견했습니다. 파이썬: 2.7.6 (기본값, 2016년 10월 26일, 20:30:19) [GCC 4.8.4] scipy: 0.13.3 numpy: 1.8.2 matplotlib: 1.3.1 팬더: 0.13.1 sklearn: 0.18.1 우분투 터미널에서 실행. 기계 학습 전문가가 될 필요는 없습니다. 나중에 다양한 알고리즘의 이점과 한계에 대해 알아볼 수 있으며 나중에 기계 학습 프로젝트의 단계와 교차 유효성 검사를 사용하여 정확도를 평가하는 것의 중요성을 자세히 알아보려면 나중에 읽을 수 있는 게시물이 많이 있습니다. 나는 우리가 다른 교육 및 테스트 데이터를 사용하기 때문에 우리가 당신의 다른 결과를 얻을 것이다 예를 통해 실행으로 가능하다는 것을 의미한다고 생각합니다. 통계는 실제로 작은 데이터와 도메인 이해(설명 모델)에 관한 것입니다. 기계 학습은 적어도 일반적인 관행에서 더 큰 데이터 세트를 사용하여 자동화를 수행하고 모델 해석/이해성을 희생하면서 예측(예측 모델링)을 하는 쪽으로 기울고 있습니다. 예측 성과는 통계의 전통적인 목표를 능가합니다.

안녕. “와 같은 모든 기호를 `로 변경합니다. LabaleEncode는 작동하지만 모든 네트워크가 아닙니다. NSL-KDD에 대한 신경망도 만들려고 합니다. 좋은 예가 있으신가요? 하지만 당신이 지적 한 것처럼, 그것은 여전히 통계와 모든 도메인 기술이지만, 통계학자로서 당신은 단순히 그것을 사용하는 것보다 데이터에 대해 더 많은 것을 `배우`하지 않습니다, 소비 할 상품으로 데이터를 더 볼 상대와는 달리? 대부분의 컴퓨터 시스템은 전자(데이터 이해)가 아닌 후자(소비)를 수행하기 때문에 데이터를 이해하는 시스템(학습 증명으로 사용되는 예측)을 `기계 학습`이라고 할 수 있습니다.

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