Strojno učenje je revolucioniralo naš pristop k rel='noopener' target='_blank'>Pythons svojim bogatim ekosistemom knjižnic in orodij postal de facto jezik za implementacijo algoritmov strojnega učenja. Ne glede na to, ali ste novi na tem področju ali želite razširiti svoje veščine, je bistvenega pomena razumevanje osnov strojnega učenja in njihove uporabe s Pythonom.

V tem obsežnem vodniku se bomo poglobili v temeljne koncepte strojnega učenja, raziskali ključne algoritme in se naučili, kako jih implementirati z uporabo priljubljenih knjižnic Python, kot sta NumPy Pandas Matplotlib in Scikit-Learn. Na koncu boste vedeli

Kazalo vsebine

• Zakaj Python za strojno učenje?
• Nastavitev okolja Python za strojno učenje
• 1. Namestite Python
• 2. Namestite orodja za upravljanje paketov
• 3. Nastavitev virtualnih okolij (neobvezno, vendar priporočljivo)
• 4. Namestite bistvene knjižnice Python za strojno učenje
• Ključni koncepti strojnega učenja
• Implementacija vašega prvega modela strojnega učenja
• Naslednji koraki in viri

Zakaj Python za strojno učenje?

Python se je pojavil kot prednostni jezik za strojno učenje (ML) iz več prepričljivih razlogov:

1. Enostavnost uporabe in berljivost: Sintaksa Pythona je čista jedrnata in je podobna psevdo kodi, kar omogoča enostavno učenje in razumevanje. Ta berljivost zmanjša kognitivno obremenitev pri pisanju in vzdrževanju kode ML, kar je še posebej pomembno pri kompleksnih algoritmih.
2. Bogat ekosistem knjižnic: Python se ponaša s širokim naborom knjižnic in ogrodij, posebej prilagojenih za ML in podatkovno znanost. Knjižnice, kot sta NumPy Pandas Matplotlib in Scikit-Learn, nudijo učinkovita orodja za vizualizacijo numeričnih operacij manipulacije s podatki in brezhibno izvajanje algoritmov ML.
3. Podpora skupnosti in priljubljenost: Python je zelo razširjen v skupnostih podatkovne znanosti in ML. Njegova priljubljenost pomeni, da obstaja obsežna podpora skupnosti, številni viri (vadnice, forumi, knjižnice) in aktiven razvoj, ki zagotavlja hiter napredek in stalne izboljšave.
4. Prilagodljivost in vsestranskost: Vsestranskost Pythona omogoča inženirjem ML, da delajo na različnih področjih od predprocesiranja podatkov do uvajanja modelov v produkcijo. Dobro se integrira z drugimi jeziki in platformami, kar omogoča brezhibno integracijo v obstoječe sisteme.
5. Najsodobnejša orodja in ogrodja: Python služi kot temelj za vodilna ogrodja ML, kot sta TensorFlow PyTorch in scikit-learn, ki ponujata robustne zmogljivosti za nevronske mreže globokega učenja in tradicionalne modele ML. Ta ogrodja izkoriščajo prednosti Pythona v preprostosti in učinkovitosti.
6. Izobraževalni viri: Številne izobraževalne ustanove in spletne platforme ponujajo tečaje in vire v Pythonu za ML in znanost o podatkih, kar omogoča začetnikom in profesionalcem dostop do učenja in obvladovanja konceptov in tehnik ML.

Nastavitev okolja Python za strojno učenje

1. Namestite Python

• Prenesite Python : Pojdi na python.org in prenesite najnovejšo različico Pythona (trenutno Python 3.x).
• Namestitev : Sledite navodilom za namestitev za vaš operacijski sistem (Windows macOS ali Linux). Med namestitvijo preverite možnost dodajanja Pythona v PATH.

2. Namestite orodja za upravljanje paketov

• pip : Pythonov namestitveni program za paketepipprihaja v paketu z namestitvami Python od različice 3.4 naprej. Bistvenega pomena je za namestitev in upravljanje paketov Python.

3. Nastavitev virtualnih okolij (neobvezno, vendar priporočljivo)

• namestitev : Namestite virtualenv z uporabo pip

pip namestite virtualenv

• ustvarite virtualno okolje

virtualenv venv

• Aktiviraj virtualno okolje:

venvScriptsactivate

4. Namestite bistvene knjižnice Python za strojno učenje

• NumPy : Učinkovite numerične operacije na velikih nizih in matrikah.

pip namestite numpy

• Pande : Manipulacija in analiza podatkov.

pip namestite pande

• Matplotlib : Knjižnica za vizualizacijo podatkov.

pip namestite matplotlib

• Scikit-Learn : Preprosta in učinkovita orodja za podatkovno rudarjenje in analizo podatkov.

pip namestite scikit-learn

Ključni koncepti strojnega učenja

1. Nadzorovano učenje : modeli za usposabljanje z označenimi podatki za napovedovanje rezultatov.
   • Primeri: napovedovanje cen nepremičnin, razvrščanje e-poštnih sporočil med vsiljeno pošto ali ne.
2. Učenje brez nadzora : Iskanje vzorcev in struktur v neoznačenih podatkih.
   • Primeri: zaznavanje anomalij segmentacije strank.
3. Meritve ocenjevanja : Kako izmeriti zmogljivost svojih modelov:
   • Regresija: povprečna kvadratna napaka (MSE) R-kvadrat.
   • Razvrstitev: Natančnost Precision Recall F1-rezultat.

Implementacija vašega prvega modela strojnega učenja

Poglobimo se v preprost primer z uporabo znanega nabora podatkov Iris za razvrščanje cvetov perunike na podlagi njihovih lastnosti.

# 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)) 

Naslednji koraki in viri

• Vadite : Eksperimentirajte z različnimi nabori podatkov in modeli, da pridobite praktične izkušnje.
• Spletni tečaji : Platforme, kot sta Coursera edX in Udemy, ponujajo odlične tečaje strojnega učenja s Pythonom.
• knjige : Zelo priporočljivo je 'Praktično strojno učenje s Scikit-Learn Keras in TensorFlow' Auréliena Gérona.
• Skupnost : Sodelujte s skupnostjo ML na platformah, kot sta Stack Overflow Kaggle in GitHub.

Zaključek

čestitke! Naredili ste svoje prve korake v razburljivi svet strojnega učenja z uporabo Pythona. Z obvladovanjem osnov in nenehnim raziskovanjem novih tehnik in naborov podatkov boste sprostili potencial za reševanje problemov v resničnem svetu in inovacije s strojnim učenjem. Sprejmite pot učenja in ostanite radovedni!