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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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确定最佳正则化的 Python 程序 集合中的值 { 10^-8, 10^-7, 10^-6, 10^-5, .0001, .001, .01, .1, 1, 10, 100 } 对于线性支持向量机.可以使用 svm_learn 和 svm_classify 来自 SVM-light 软件套件的程序 解决方案 无需一次又一次地转发相同的问题.我们不会回答. 我们不做你的功课:这是有原因的.它在那里让你思考你被告知的内容，并尝试理解它.它还在那里，以便您的导师可以识别您的薄弱环节，并更加关注补救措施. 自己试一试，你会发现并没有你想的那么难！ (经OriginalGriff许可使用) 两句话:开始工作
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