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使用Python教程进行机器学习
Python是一种通用的高级编程语言,越来越多地被使用在数据科学和设计机器学习算法.本教程简要介绍了Python及其库,如numpy,scipy,pandas,matplotlib,并解释了如何将其应用于开发解决实际问题的机器学习算法.本教程首先介绍机器学习和Python语言,并向您展示如何设置Python及其包.它进一步涵盖了所有重要概念,如探索性数据分析,数据预处理,特征提取,数据可视化和聚类,分类,回归和模型性能评估.本教程还提供了各种项目,教您技术和功能,如新闻主题分类,垃圾邮件检测,在线广告点击预测,股票价格预测和其他几个重要的机器学习算法.
受众
本教程是为渴望学习Python基础知识并开发涉及机器学习技术(如推荐,分类和聚类)的应用程序的专业人士准备的.通过本教程,您将学习如何使用功能强大而简单的编程语言Python及其软件包来解决数据驱动的问题并实现您的解决方案.完成本教程后,您将全面了解机器学习环境和机器学习技术的最佳实践.
先决条件
在您之前开始继续本教程,我们假设您事先接触过Python,Numpy,pandas,scipy,matplotlib,Windows和任何Linux操作系统风格.如果您不熟悉这些概念,我们建议您在深入研究本教程之前先阅读有关这些主题的教程.
本文地址:https://www.itbaoku.cn/tutorial/machine_learning_with_python-index.html
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问 题 如题,用C++来机器学习与用python有什么不同,有人说是线上与线下的差别,其实我还是有点模糊,本人刚入机器学习,主要学习语言是C++,希望这方面的前辈解答下疑惑。 解决方案 python 主要起一种胶水语言的作用,模块底层使用c或c++进行编写,一般直接使用c++框架,python在算法测试和数据处理等方面效果很好
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