入门教程1. 从零开端把握Python机器学习:十四步教程 知乎 该教程分为两个部分,具体介绍了从零根底到把握Python机器学习的全过程。
2. 机器学习 入门 w3school 在线教程 介绍了机器学习的基本概念和办法,以及怎么运用Python进行数据剖析和猜测。
3. Python 入门机器学习 菜鸟教程 逐渐阐明怎么经过Python入门机器学习,并介绍了一些常用的库。
4. 从零开端把握Python机器学习:七步教程 根底篇 CSDN博客 适宜几乎没有Python机器学习布景的新手,运用免费资料和资源进行学习。
5. 机器学习教程(十分具体)从零根底入门到通晓 具体介绍了机器学习的基本概念,强调了Python在机器学习中的重要人物,列举了六大首要库。
6. 从零开端学习机器学习:怎么用Python构建第一个模型 介绍了怎么构建机器学习环境,并从零开端构建第一个模型。
7. Python机器学习入门:从零开端,10天学会 知乎 从根底常识开端,逐渐深化到机器学习的各个方面。
进阶教程1. 算法金 | 只需十四步:从零开端把握Python机器学习(附资源) 从Python言语的根底到机器学习的高档技能,构建厚实的常识体系。
2. Python完成机器学习算法模型图解教程:从根底到进阶 经过图解的方法逐渐把握运用Python完成各种机器学习算法的技巧。
3. 依据Python的机器学习算法实战:从入门到进阶攻略 供给了一份翔实的依据Python的机器学习算法实战攻略。
4. Python机器学习实战:数据发掘与算法运用进阶教程 深化探究Python机器学习实战,从根底到进阶,逐渐把握数据发掘与算法运用的要害常识点。
5. 进阶篇:从 0 到 1 把握 Python 机器学习(附资源) 腾讯云 越过一些根底模块,直接进入不同的机器学习算法,依据功用更好地分类教程。
Python机器学习教程:从入门到实践
一、Python机器学习简介
Python作为一种高档编程言语,因其简练的语法和强壮的库支撑,在机器学习范畴得到了广泛的运用。Python的机器学习生态体系包含NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等库,这些库为机器学习供给了丰厚的东西和资源。
二、装置Python和必要的库
在开端学习Python机器学习之前,首要需求装置Python环境。能够从Python官网下载并装置适宜自己体系的Python版别。装置完成后,运用pip指令装置以下库:
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow
三、Python根底语法
变量与数据类型:Python是一种动态类型言语,不需求显式声明变量类型。
注释:单行注释运用,多行注释运用三引号。
数据结构:Python供给了多种数据结构,如列表、字典、调集和元组。
四、NumPy库
创立数组:运用numpy.array()函数创立数组。
数组操作:运用数组索引、切片和播送功用进行数组操作。
数学运算:NumPy供给了丰厚的数学运算函数,如求和、求平均值、求最大值等。
五、Pandas库
创立DataFrame:运用pandas.DataFrame()函数创立DataFrame。
数据操作:运用DataFrame进行数据挑选、排序、兼并等操作。
数据可视化:运用Matplotlib或Seaborn库进行数据可视化。
六、Scikit-learn库
数据预处理:运用Scikit-learn进行数据标准化、归一化、特征提取等操作。
模型挑选:挑选适宜的机器学习算法,如线性回归、决策树、支撑向量机等。
模型练习与评价:运用练习集练习模型,并运用测验集评价模型功能。
七、TensorFlow库
构建神经网络:运用TensorFlow构建全衔接网络、卷积神经网络等。
数据加载与预处理:运用TensorFlow的Dataset API进行数据加载和预处理。
模型练习与评价:运用TensorFlow练习和评价深度学习模型。
八、PyTorch库
构建神经网络:运用PyTorch构建全衔接网络、卷积神经网络等。
数据加载与预处理:运用PyTorch的DataLoader进行数据加载和预处理。
模型练习与评价:运用PyTorch练习和评价深度学习模型。
Python机器学习是一个广泛且充溢应战的范畴。经过学习本文供给的教程,您能够把握Python机器学习的根底常识和常用库。在实践运用中,不断实践和探究,才能在机器学习范畴获得更好的效果。
未经允许不得转载:全栈博客园 » python机器学习教程