02 Ago 2019

파이썬 머신러닝 예제

Bokeh 과정을 통해 인터랙티브 데이터 시각화를 놓치지 말고 멋진 데이터 과학 포트폴리오 또는 팬더 재단 코스로 동료들에게 깊은 인상을 남기고 파이썬의 데이터 프레임 작업에 대해 자세히 알아보십시오. 그림 5: 이미지 분류를 위한 Python 기계 학습을 구현하기 위한 선형 분류자 예제(CS231n 코스의 Karpathy 예제에서 영감을 받은). 안녕하세요 야소. 기계 학습에 대한 도움과 훌륭한 웹 사이트에 대한 축하에 대한 귀하의 도움을 주셔서 대단히 감사합니다. 아나콘다 파이썬을 사용하고 나는 `파이썬`명령 줄에있는 모든 명령 / 프로그램을 작성하고 있었다, 파일에이 프로그램을 저장하는 방법을 찾기 위해 노력하고 있어요? 나는 `%save`를 시도했지만, 그것은 어떤 생각을 오류? 파이썬 교육에서 기계 학습을 시작하려면 계속 읽으십시오! 파이썬 하드 웨이 알아보기 - 기본 및 더 복잡한 응용 프로그램을 모두 설명하는 훌륭한 수동 같은 책. Python 환경이 성공적으로 설치되고 예상대로 작동하는지 확인하는 것이 좋습니다. 지침은 sklearn (파이썬) 또는 캐번트 (R) 문서 페이지를 확인하십시오. 회귀, 분류 및 클러스터링 알고리즘을 연습해야 합니다. 일반적으로 의사 결정 트리가 기계 학습 및 Python 프로젝트에 잘 작동한다는 것을 발견하면 임의의 포리스트도 시도할 수 있습니다. 팁 : 파이썬 데이터 조작 라이브러리 팬더로 데이터를 가져오는 것에 대해 더 알고 싶다면 파이썬 코스에서 DataCamp의 데이터 가져오기 를 고려하십시오.

나는 라이브러리의 모든 버전을 확인 (1.2 파이썬 시작 및 버전 확인)과 같은 결과를 얻었다 : 1. 데이터 2 를 가져옵니다. 데이터 유효성 검사 3. 누락된 데이터 4. 기계 학습 5. 지금 Findinds 를 표시, 당신은 워밍업해야, 혼자서 데이터를 찾는 것에 대해 걱정하지 않고 그냥 파이썬 라이브러리와 함께 제공되는 숫자 데이터 세트에로드, 라는 scikit-learn. 이 자습서에서는 scikit 학습 라이브러리에서 가능한 것의 표면만 긁혔습니다. 이 기계 학습 라이브러리를 최대한 활용하려면 scikit-learn의 공식 페이지에서 자세히 살펴볼 수 있는 자세한 설명서를 통해 사용할 수 있는 많은 리소스가 있습니다. scikit-learn에 대한 빠른 시작 가이드는 여기에서 찾을 수 있으며 기계 학습의 세계를 탐험하기 시작한 초보자에게 좋은 진입점입니다. 그런 다음 작업할 이미지를 시각화하여 탐색을 한 단계 더 단계 올라갈 수 있습니다. 이 목적을 위해, matplotlib와 같은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나를 사용할 수 있습니다 : 안녕하세요 제이슨, 나는 초보자로이 페이지를 따르고 있으며 권장대로 Anaconda를 설치했습니다. 나는 승리 10에있어, 나는 아나콘다 를 설치 4.2.0 윈도우 파이썬 2.7 버전 (x64) 나는 아나콘다의 스파이더를 사용하고 (파이썬 2.7) IDE.

안녕하세요 황이, 난 당신이 자습서를 즐겼다 기뻐요! PyImageSearch 전문가 과정에는 "이미지 분류 및 기계 학습"에 대한 전체 모듈과 "딥 러닝"에 대한 다른 모듈이 포함되어 있습니다. 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 기계 학습과 딥 러닝을 적용하는 데 관심이 있다면 바로 시작할 수 있습니다.