python machine learning

准备好使用 Python 进入机器学习 (ML) 的世界！本课程适合您，无论您是想推进您的数据科学事业，还是想开始机器学习和深度学习。

在 python 机器学习应用程序中，我们将讨论在 python 中学习 Scikit。在谈论 Scikit learn 之前，必须了解机器学习的概念并且必须知道如何使用 Python 进行数据科学。借助机器学习，您不必手动收集见解。您只需要一个算法，机器会为您完成剩下的工作！这不令人兴奋吗？ Scikit learn 是我们可以使用 Python 实现机器学习的吸引力之一。它是一个免费的机器学习库，其中包含用于数据分析和挖掘目的的简单高效的工具。我将带您了解以下主题：

● 什么是机器学习？

● 什么是人工智能？

● python 机器学习

● 人工智能和Python：为什么？

学习 Python 数据科学

数据是新的石油。此声明显示每个现代 IT 系统如何通过捕获、存储和分析数据来满足各种需求。无论是做出商业决策、预测天气、研究生物学中的蛋白质结构，还是设计营销活动。所有这些场景都涉及使用多学科方法来使用数学模型、统计数据、图表、数据库，当然还有数据分析背后的业务或科学推理。

学习 Numpy

NumPy 代表 Numerical Python，是一个由多维数组对象和一组用于操作这些数组的例程组成的库。使用 NumPy，可以对数组执行算术和逻辑运算。本教程介绍了 NumPy 的基础知识，例如其结构和环境。它还讨论了不同数组的功能、索引类型等。还提供了对 Matplotlib 的介绍。所有这些都在示例的帮助下进行了解释，以便更好地理解。

机器学习是让计算机从研究数据和统计数据中学习。机器学习是迈向人工智能 (AI) 方向的一步。机器学习是一种分析数据并学习预测结果的程序。

机器学习初学者指南

机器学习基本上是计算机科学领域，借助它，计算机系统可以像人类一样为数据提供意义。简单来说，ML 是一种人工智能，它使用算法或方法从原始数据中提取模式。

你可能听过这些词：AI、机器学习和 python 机器学习。这背后的原因是 Python 是最适合 AI 和 ML 的语言之一。 Python 是最简单的编程语言之一，而 AI 和 ML 是最复杂的技术。这种相反的组合使他们在一起。

在 python 机器学习应用程序中免费学习人工智能

人工智能是机器所表现出的智能，与人类所表现出的智能相对。

本应用涵盖了人工神经网络、自然语言处理、机器学习、深度学习、遗传算法等人工智能各个领域的基本概念，并用Python实现。

您将学习所有许多概念，重点将放在动手学习上。您将使用 SciPy 和 scikit-learn 等 Python 库，并通过实验室应用您的知识。在期末项目中，您将通过使用不同算法构建、评估和比较多个机器学习模型来展示您的技能。