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파이썬과 scikit-learn을 사용하여 우리의 아이리스 데이터 세트에 다층 Perceptron 기계 학습 알고리즘을 적용하자 : 나는 라이브러리의 모든 버전을 확인 (1.2 파이썬 시작 및 버전 확인)와 같은 결과를 얻었다 : 당신이 가장 좋은 방법 중 하나 파이썬으로 기계 학습에 성공할 수있는 것은 단순히 시작하는 것입니다. 솔직히 말해서 파이썬 3으로 전환하는 것이 좋습니다. 파이썬 2.7의 수명이 빠르게 다가오고 있습니다. 축하합니다, 당신은 파이썬 기계 학습에 당신을 소개하기위한이 scikit-learn 튜토리얼의 끝에 도달했습니다! 이제 당신의 차례입니다. 오늘의 게시물에 코드를 사용 하 여 파이썬으로 기계 학습에서 시작 을 얻을 수 있을 것입니다-그것을 즐길 하 고 기계 학습 여행을 계속 하려는 경우, PyImageSearch 전문가 과정을 체크 아웃 해야 합니다., 내 책 뿐만 아니라 , 파이썬으로 컴퓨터 비전을 위한 딥 러닝, 기계 학습, 딥 러닝 및 컴퓨터 비전을 자세히 다룹니다. 지원 벡터 기계 (SVM)를 설명하는 아주 좋은 쓰기는 더 자세한 내용을 원하는 사람들을 위해 여기에서 찾을 수 있습니다,하지만 지금은, 그냥 다이빙과 더러운 우리의 손을 얻을 수 있습니다 : 아서 사무엘에 의해 설명 된 바와 같이, 기계 학습은 컴퓨터를 제공하는 „연구 분야입니다 명시적으로 프로그래밍되지 않고 배울 수 있습니다.” 귀하의 게시물은 정말 좋은 ….. 나는 파이썬과 기계 학습에 매우 순진해요. 당신은 기계 학습에 대한 기본 명확을 얻기 위해 좋은 읽기를 제안하시기 바랍니다 수 있습니다. 이 실습 경험을 통해 파이썬에서 기계 학습을 자신의 프로젝트에 적용하는 데 필요한 지식 (자신감)을 제공합니다. 인공 지능(AI)은 스스로 특정 결정을 내릴 수 있는 시스템을 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다.

기계 학습(ML)은 더 넓은 AI 분야 내에서 특정 주제로, 작업을 연습하거나 대규모 데이터 세트에 노출되어 기계가 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 설명합니다. 목표가 성공적인 코더로 성장하는 경우 많은 것을 알아야합니다. 그러나 기계 학습 및 데이터 과학의 경우 적어도 하나의 코딩 언어를 마스터하고 자신있게 사용하기에 충분합니다. 그래서, 진정, 당신은 프로그래밍 천재가 될 필요가 없습니다. 나는 파이썬 2.7을 사용하고 있으며 텐서 플로우가이 버전에서 지원되지 않는다고 생각하며 이 버전을 다른 패키지 (pyavrophonetic)에만 사용해야합니다. 그러나 몇 가지 기본적인 공통 스레드가 있으며, 가장 중요한 주제는 1959년 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 작성한 이 자주 인용된 진술로 요약됩니다. 프로그램되어 있습니다.” 기계 학습은 학습할 수 있는 알고리즘의 설계를 연구하는 컴퓨터 과학분야입니다. 그림 2: 3장면 데이터 집합은 해안선, 숲 및 고속도로의 사진으로 구성됩니다. 파이썬을 사용하여 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 학습합니다. 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). 이 짧은 40 줄의 코드에는 많은 일이 있습니다.

신경망 기초에 대한 심층적인 내용은 파이썬을 통한 컴퓨터 비전에 대한 딥 러닝 의 시작 번들 또는 PyImageSearch 전문가 과정을 참조하십시오. 보너스로 우리는 두 개의 파이썬 스크립트를 더 구현할 것입니다, 신경망 및 딥 러닝 전용 이들 각각: 기계 학습은 주어진 데이터 집합을 사용하여 훈련을 받고 주어진 새 데이터의 속성을 예측하기 위해 이 교육을 사용하는 컴퓨터를 포함합니다.

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