파이썬 머신 러닝 예제

기계 학습 프로젝트에 대한 디렉토리 구조를 검토한 후에는 두 개의 파이썬 스크립트를 구현할 것입니다: 실용적인 파이썬과 OpenCV, 팻의 사본을 가져 주셔서 감사합니다! 당신이 즐기고 있어 기뻐요. 이제 파이썬에서 기계 학습을 수행하는 데 필요한 단계를 포함하여 기계 학습의 기본 에 대해 논의했습니다. 나는 이미 파이썬 3.6으로 아나콘다 (Anaconda)를 설치했으며 versions.py 실행할 때 팬더 라이브러리가 나열됩니다. 아이리스 라이브러리를 로드하려고 할 때까지 모든 것이 잘되었습니다. 아나콘다 내에서 다른 터미널을 사용해야 하나요? 우리가 다룰 첫 번째 주제는 회귀입니다, 이는 우리가 다음 튜토리얼에서 선택할 것입니다. 팬더와 Scikit-Learn과 함께 파이썬 3이 설치되어 있는지 확인하십시오. 1. 그것은 컴퓨터 비전 코멘트가 당신을 트립있어 “프로그래밍 / 엔지니어링”의 단지 비트해결처럼 들린다. 파이썬의 “시간”또는 “날짜 시간”모듈을 사용하기만하면됩니다. 사람이 처음 감지되면 타임스탬프를 잡아 (나는 키로 이름을 저장하고 타임 스탬프를 값으로 타임 스탬프를 저장하기 위해 파이썬 사전을 사용) 다음 프레임을 떠날 때 타임 스탬프를 잡아. 타임스탬프와 완료된 시간 차이를 계산합니다! 우수한 튜토리얼, 나는 파이썬 PHP에서 이동하고 아기 단계를 복용하고 있습니다. 나는 또한 파이썬 초보자를위한 매우 유용한 Thonny IDE (http://thonny.org/)를 사용했다. 통계는 실제로 작은 데이터와 도메인 이해(설명 모델)에 관한 것입니다.

기계 학습은 적어도 일반적인 관행에서 더 큰 데이터 세트를 사용하여 자동화를 수행하고 모델 해석/이해성을 희생하면서 예측(예측 모델링)을 하는 쪽으로 기울고 있습니다. 예측 성과는 통계의 전통적인 목표를 능가합니다. 로지스틱 회귀는 기계 학습에 많이 사용되며 모든 기계 학습 실무자가 파이썬 도구 상자에서 로지스틱 회귀를 필요로하는 알고리즘입니다. 하지만 당신이 지적 한 것처럼, 그것은 여전히 통계와 모든 도메인 기술이지만, 통계학자로서 당신은 단순히 그것을 사용하는 것보다 데이터에 대해 더 많은 것을 `배우`하지 않습니다, 소비 할 상품으로 데이터를 더 볼 상대와는 달리? 대부분의 컴퓨터 시스템은 전자(데이터 이해)가 아닌 후자(소비)를 수행하기 때문에 데이터를 이해하는 시스템(학습 증명으로 사용되는 예측)을 `기계 학습`이라고 할 수 있습니다. 이 것을 새로 접하고 스스로 문제를 시작하려는 경우 이러한 데이터 집합을 찾는 것이 어려울 수 있습니다. 그러나 일반적으로 UCI 기계 학습 리포지토리 또는 Kaggle 웹 사이트에서 좋은 데이터 집합을 찾을 수 있습니다.