


Premiers pas avec Python pour l'apprentissage automatique
Jan 19, 2025 am 06:31 AMLa popularité de Python dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML) vient de sa facilité d'utilisation, de sa flexibilité et de sa prise en charge étendue de bibliothèques. Ce guide fournit une introduction fondamentale à l'utilisation de Python pour ML, couvrant les bibliothèques essentielles et démontrant une construction de modèle simple.
Pourquoi choisir Python pour l'apprentissage automatique??
La domination de Python dans le domaine du ML est due à plusieurs avantages clés?:
- Adapté aux débutants?: Sa syntaxe intuitive le rend accessible aux nouveaux arrivants.
- Bibliothèques riches?: Une multitude de bibliothèques simplifie la manipulation des données, la visualisation et la création de modèles.
- Un fort soutien communautaire?: Une communauté nombreuse et active garantit des ressources et une assistance facilement disponibles.
Python propose des outils complets pour chaque étape du processus ML, de l'analyse des données au déploiement de modèles.
Bibliothèques Python essentielles pour l'apprentissage automatique
Avant de commencer votre parcours ML, familiarisez-vous avec ces bibliothèques Python cruciales?:
NumPy?: La pierre angulaire du calcul numérique en Python. Fournit la prise en charge des tableaux, des matrices et des fonctions mathématiques.
- Applications?: Essentiel pour les opérations numériques fondamentales, l'algèbre linéaire et la manipulation de tableaux.
Pandas?: Une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données. Sa structure DataFrame simplifie le travail avec des données structurées.
- Applications?: Idéal pour charger, nettoyer et explorer des ensembles de données.
Scikit-learn?: La bibliothèque ML la plus utilisée en Python. Offre des outils efficaces pour l'exploration et l'analyse des données, notamment des algorithmes de classification, de régression et de clustering.
- Applications?: Création et évaluation de modèles ML.
Configuration de votre environnement de développement
Installez les bibliothèques nécessaires à l'aide de pip?:
pip install numpy pandas scikit-learn
Une fois installé, vous êtes prêt à commencer à coder.
Un flux de travail pratique d'apprentissage automatique
Créons un modèle ML de base à l'aide de l'ensemble de données Iris, qui classe les espèces d'iris en fonction des mesures des pétales.
étape 1?: Importer des bibliothèques
Importez les bibliothèques requises?:
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
étape 2?: Charger l'ensemble de données
Chargez l'ensemble de données Iris à l'aide de Scikit-learn?:
# Load the Iris dataset iris = load_iris() # Convert to a Pandas DataFrame data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) data['species'] = iris.target
étape 3?: Exploration des données
Analyser les données?:
# Display initial rows print(data.head()) # Check for missing values print(data.isnull().sum()) # Summary statistics print(data.describe())
étape 4?: Préparation des données
Séparez les fonctionnalités (X) et les étiquettes (y), et divisez les données en ensembles d'entra?nement et de test?:
# Features (X) and labels (y) X = data.drop('species', axis=1) y = data['species'] # Train-test split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
étape 5?: Formation du modèle
Former un classificateur Random Forest?:
pip install numpy pandas scikit-learn
étape 6?: Prédiction et évaluation
Faites des prédictions et évaluez la précision du modèle?:
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score
Félicitations?! Vous avez créé votre premier modèle ML. Pour approfondir votre apprentissage?:
- Explorez les ensembles de données de Kaggle ou du référentiel UCI Machine Learning.
- Expérience avec d'autres algorithmes (régression linéaire, arbres de décision, machines à vecteurs de support).
- Apprenez les techniques de prétraitement des données (mise à l'échelle, encodage, sélection de fonctionnalités).
Ressources d'apprentissage supplémentaires
- Documentation Scikit-learn?: Le guide officiel de Scikit-learn.
- Kaggle Learn?: Tutoriels pratiques de ML pour les débutants.
- Python Machine Learning par Sebastian Raschka?: Un livre convivial sur le ML avec Python.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'Unittest et Pytest de Python sont deux cadres de test largement utilisés qui simplifient l'écriture, l'organisation et l'exécution de tests automatisés. 1. Les deux prennent en charge la découverte automatique des cas de test et fournissent une structure de test claire: unittest définit les tests en héritant de la classe TestCase et en commen?ant par Test \ _; PyTest est plus concis, il suffit d'une fonction à partir de test \ _. 2. Ils ont tous un support d'affirmation intégré: Unittest fournit ASSERTEQUAL, ASSERTTRUE et d'autres méthodes, tandis que PyTest utilise une instruction ASSERT améliorée pour afficher automatiquement les détails de l'échec. 3. Tous ont des mécanismes pour gérer la préparation et le nettoyage des tests: l'ONU

PythonisidealfordataanalysysydUetonumpyandpandas.1) NumpyExcelsAtnumericalcomputations withfast, multidimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt (). 2) PandashandlesstructuredDatawitheSeriesandData

La programmation dynamique (DP) optimise le processus de solution en décomposant des problèmes complexes en sous-problèmes plus simples et en stockant leurs résultats pour éviter les calculs répétés. Il existe deux méthodes principales: 1. De haut en bas (mémorisation): décomposer récursivement le problème et utiliser le cache pour stocker les résultats intermédiaires; 2. Affaisant (tableau): construire de manière itérative des solutions à partir de la situation de base. Convient pour des scénarios où des valeurs maximales / minimales, des solutions optimales ou des sous-problèmes qui se chevauchent sont nécessaires, tels que les séquences de Fibonacci, les problèmes de randonnée, etc. Dans Python, il peut être mis en ?uvre par le biais de décorateurs ou des tableaux, et l'attention doit être accordée à l'identification des relations récursives, à la définition de la situation de la banquette et à l'optimisation de la complexité de l'espace.

Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

Le module de socket de Python est la base de la programmation réseau, offrant des fonctions de communication réseau de bas niveau, adaptées à la création d'applications client et serveur. Pour configurer un serveur TCP de base, vous devez utiliser socket.socket () pour créer des objets, lier des adresses et des ports, appelez .Listen () pour écouter les connexions et accepter les connexions client via .Accept (). Pour créer un client TCP, vous devez créer un objet Socket et appeler .Connect () pour vous connecter au serveur, puis utiliser .sendall () pour envoyer des données et .recv () pour recevoir des réponses. Pour gérer plusieurs clients, vous pouvez utiliser 1. Threads: Démarrez un nouveau thread à chaque fois que vous vous connectez; 2. E / S asynchrone: Par exemple, la bibliothèque Asyncio peut obtenir une communication non bloquante. Choses à noter

Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance

La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas
