Mašīnmācība ir mainījusi mūsu pieeju rel='noopener' target='_blank'> Python ar savu bagātīgo bibliotēku un rīku ekosistēmu ir kļuvusi par de facto valodu mašīnmācīšanās algoritmu ieviešanai. Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs šajā jomā vai vēlaties paplašināt savas prasmes, ir ļoti svarīgi izprast mašīnmācīšanās pamatus un to pielietošanu, izmantojot Python.

Šajā visaptverošajā rokasgrāmatā mēs iedziļināsimies mašīnmācīšanās pamatjēdzienos, izpētīsim galvenos algoritmus un uzzināsim, kā tos ieviest, izmantojot populāras Python bibliotēkas, piemēram, NumPy Pandas Matplotlib un Scikit-Learn. Beigās jūs uzzināsit

Satura rādītājs

• Kāpēc Python mašīnmācībai?
• Python vides iestatīšana mašīnmācībai
• 1. Instalējiet Python
• 2. Instalējiet pakotņu pārvaldības rīkus
• 3. Virtuālo vidi iestatīšana (neobligāti, bet ieteicama)
• 4. Instalējiet mašīnmācībai nepieciešamās Python bibliotēkas
• Galvenie jēdzieni mašīnmācībā
• Jūsu pirmā mašīnmācīšanās modeļa ieviešana
• Nākamie soļi un resursi

Kāpēc Python mašīnmācībai?

Python ir kļuvusi par vēlamo mašīnmācības (ML) valodu vairāku pārliecinošu iemeslu dēļ.

1. Vienkārša lietošana un lasāmība: Python sintakse ir tīri kodolīga un atgādina pseidokodu, padarot to viegli apgūstamu un saprotamu. Šī lasāmība samazina kognitīvo slodzi, rakstot un uzturot ML kodu, īpaši svarīgi sarežģītos algoritmos.
2. Bagātīga bibliotēku ekosistēma: Python lepojas ar plašu bibliotēku un ietvaru klāstu, kas īpaši pielāgoti ML un datu zinātnei. Tādas bibliotēkas kā NumPy Pandas Matplotlib un Scikit-Learn nodrošina efektīvus rīkus datu manipulāciju skaitlisko operāciju vizualizācijai un ML algoritmu nemanāmai ieviešanai.
3. Kopienas atbalsts un popularitāte: Python ir plaši izplatīta datu zinātnes un ML kopienās. Tā popularitāte nozīmē, ka ir pieejams plašs kopienas atbalsts, bagātīgi resursi (pamācību forumu bibliotēkas) un aktīva attīstība, kas nodrošina ātru progresu un nepārtrauktus uzlabojumus.
4. Elastīgums un daudzpusība: Python daudzpusība ļauj ML inženieriem strādāt dažādos domēnos, sākot no datu pirmapstrādes līdz modeļu izvietošanai ražošanā. Tas labi integrējas ar citām valodām un platformām, atvieglojot nemanāmu integrāciju esošajās sistēmās.
5. Vismodernākie rīki un ietvari: Python kalpo par pamatu vadošajiem ML ietvariem, piemēram, TensorFlow PyTorch un scikit-learn, kas piedāvā spēcīgas iespējas dziļās mācīšanās neironu tīkliem un tradicionālajiem ML modeļiem. Šīs sistēmas izmanto Python stiprās puses vienkāršībā un efektivitātē.
6. Izglītības resursi: Daudzas izglītības iestādes un tiešsaistes platformas piedāvā Python kursus un resursus ML un datu zinātnei, padarot to pieejamu gan iesācējiem, gan profesionāļiem, lai apgūtu un apgūtu ML koncepcijas un metodes.

Python vides iestatīšana mašīnmācībai

1. Instalējiet Python

• Lejupielādēt Python : dodieties uz python.org un lejupielādējiet jaunāko Python versiju (pašlaik Python 3.x).
• Uzstādīšana : izpildiet savai operētājsistēmai paredzētos instalēšanas norādījumus (Windows macOS vai Linux). Instalēšanas laikā noteikti atzīmējiet opciju Python pievienot PATH.

2. Instalējiet pakotņu pārvaldības rīkus

• pip : Python pakotņu instalētājs pip nāk komplektā ar Python instalācijām, sākot no versijas 3.4. Tas ir nepieciešams Python pakotņu instalēšanai un pārvaldībai.

3. Virtuālo vidi iestatīšana (neobligāti, bet ieteicama)

• uzstādīšana : instalējiet virtualenv, izmantojot pip

pip instalēt virtualenv

• izveidot virtuālo vidi

virtualenv venv

• Aktivizēt virtuālo vidi:

venvScripts aktivizēts

4. Instalējiet mašīnmācībai nepieciešamās Python bibliotēkas

• NumPy : efektīvas skaitliskās darbības ar lieliem masīviem un matricām.

pip install numpy

• Pandas : datu apstrāde un analīze.

pip instalēt pandas

• Matplotlib : datu vizualizācijas bibliotēka.

pip instalēt matplotlib

• Scikit-Learn : Vienkārši un efektīvi rīki datu ieguvei un datu analīzei.

pip instalēt scikit-learn

Galvenie jēdzieni mašīnmācībā

1. Uzraudzīta mācīšanās : apmācību modeļi ar iezīmētiem datiem, lai prognozētu rezultātus.
   • Piemēri: mājokļu cenu prognozēšana, klasificējot e-pastus kā mēstules vai ne.
2. Mācības bez uzraudzības : modeļu un struktūru atrašana nemarķētos datos.
   • Piemēri: klientu segmentācijas anomāliju noteikšana.
3. Novērtēšanas metrika : Kā izmērīt savu modeļu veiktspēju:
   • Regresija: vidējā kvadrāta kļūda (MSE) R kvadrātā.
   • Klasifikācija: Accuracy Precision Recall F1-score.

Jūsu pirmā mašīnmācīšanās modeļa ieviešana

Iedziļināsimies vienkāršā piemērā, izmantojot slaveno Iris datu kopu, lai klasificētu varavīksnenes ziedus, pamatojoties uz to īpašībām.

   # Import necessary libraries   import   numpy   as   np   import   pandas   as   pd   from   sklearn.model_selection   import   train_test_split   from   sklearn.linear_model   import   LogisticRegression   from   sklearn.metrics   import   accuracy_score   # Load the dataset   url   =   'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'   names   =   [  'sepal-length'     'sepal-width'     'petal-length'     'petal-width'     'class'  ]   dataset   =   pd  .  read_csv  (  url     names  =  names  )   # Split dataset into features and target variable   X   =   dataset  .  iloc  [:   :  -  1  ]   y   =   dataset  .  iloc  [:   -  1  ]   # Split dataset into training set and test set   X_train     X_test     y_train     y_test   =   train_test_split  (  X     y     test_size  =  0.3     random_state  =  42  )   # Initialize the model   model   =   LogisticRegression  ()   # Train the model   model  .  fit  (  X_train     y_train  )   # Predict the response for test dataset   y_pred   =   model  .  predict  (  X_test  )   # Evaluate accuracy   print  (  'Accuracy:'     accuracy_score  (  y_test     y_pred  ))   

Nākamie soļi un resursi

• Prakse : eksperimentējiet ar dažādām datu kopām un modeļiem, lai iegūtu praktisku pieredzi.
• Tiešsaistes kursi : Platformas, piemēram, Coursera edX un Udemy, piedāvā lieliskus kursus par mašīnmācīšanos ar Python.
• Grāmatas : Ļoti ieteicama ir Aurélien Géron “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn Keras and TensorFlow”.
• kopiena : Sazinieties ar ML kopienu tādās platformās kā Stack Overflow Kaggle un GitHub.

Secinājums

Apsveicam! Jūs esat spēris savus pirmos soļus aizraujošajā mašīnmācīšanās pasaulē, izmantojot Python. Apgūstot pamatus un nepārtraukti izpētot jaunas metodes un datu kopas, jūs atraisīsit iespēju atrisināt reālas problēmas un ieviest jauninājumus, izmantojot mašīnmācīšanos. Pieņemiet mācību ceļojumu un palieciet zinātkāri!