文档介绍：该【Python机器学习基础 】是由【青山代下】上传分享，文档一共【4】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【Python机器学习基础 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:..机器学****是人工智能领域中的重要分支,而Python作为一种简洁易学的编程语言,成为了机器学****领域的首选工具。本文将介绍Python机器学****的基础知识,包括机器学****的概念、Python的机器学****库以及常用的算法和应用。一、机器学****概念机器学****是通过构建和研究算法,让计算机能够从数据中自动学****并进行预测或者决策的一门学科。机器学****分为监督学****无监督学****和增强学****三类。,其中使用带有标签的训练数据来训练模型。在监督学****中,存在输入变量和输出变量之间的关系。常见的监督学****算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。,其中训练数据没有标签。无监督学****的目标是通过发现数据之间的模式或结构来对数据进行分类或者聚类。常见的无监督学****算法包括聚类算法和主成分分析等。:..强学****中,智能体通过尝试不同的行为并根据环境给予的奖励或惩罚来调整自身的策略。常见的增强学****算法包括和DeepQ-Network等。二、Python的机器学****库Python拥有众多优秀的机器学****库,使得开发者能够快速构建和训练机器学****模型。以下是几个常用的Python机器学****库:,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。在机器学****中,经常需要对大量的数据进行数值计算和处理,NumPy的高效计算能力使得机器学****算法能够更加高效地执行。,提供了灵活且高效的数据结构,使得开发者能够轻松地进行数据清洗、处理和分析。pandas的数据结构和操作方法与NumPy兼容,使得数据的预处理过程更加简便。-learnscikit-learn是Python中最受欢迎的机器学****库之一,涵盖了各种监督学****无监督学****和增强学****的算法。scikit-learn提供了丰富的API和便捷的接口,使得开发者能够快速地构建和训练各种机器学****模型。:..Google开发和维护。TensorFlow提供了灵活高效的数值计算和大规模机器学****模型构建的功能。通过TensorFlow,开发者能够构建和训练神经网络、深度学****模型等。三、。线性回归可用于预测数值型变量的值,例如房价预测、销售预测等。。它通过将输入数据映射到一个概率空间来进行分类,常用于二分类问题,例如垃圾邮件过滤、疾病预测等。,可用于解决分类和回归问题。决策树通过对特征的选择来构建树状的分类模型,常用于预测乘客生还率、信用评分等。:..建一个超平面来进行分类,可以处理高维数据和非线性数据,常用于图像识别、人脸识别等领域。本文仅介绍了机器学****的基础知识,Python的机器学****库以及常用的算法和应用。要深入学****和应用机器学****需要进一步研究和实践。希望本文对初学者能够提供一些指导和参考,帮助他们快速入门和理解机器学****的基础概念和应用。