Python 機械学習: 初心者から熟練者までの完全ガイド

1. Python 機械学習の概要

機械学習は、人工知能の一分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピュータがタスクを学習できるようにします。このため、機械学習は複雑で多様なデータを処理し、そこから洞察を抽出するのに最適です。

は、機械学習に広く使用されている プログラミング言語です。機械学習モデルを簡単に構築およびトレーニングできる豊富なライブラリと ツール が含まれています。

機械学習を開始する前に、いくつかの基本概念を理解する必要があります。これらの概念には次のものが含まれます:

データ:
• 機械学習モデルには、トレーニングと学習のためのデータが必要です。データは構造化 (表形式データなど) することも、非構造化 (テキストや画像など) にすることもできます。
特徴:
• 特徴は、ターゲット変数を予測するために使用できるデータ内の変数です。たとえば、家の価格を予測するモデルを構築している場合、家の面積、寝室の数、バスルームの数はすべて特徴になる可能性があります。
タグ:
• タグはターゲット変数の値です。住宅価格予測の例では、ラベルは住宅の価格です。
モデル:
• モデルは、機械学習 アルゴリズム によってデータから学習される関数です。このモデルを使用して、新しいデータのラベルを予測できます。

さまざまな機械学習アルゴリズムから選択できます。最も一般的に使用されるアルゴリズムは次のとおりです。

線形回帰:
• 線形回帰は、住宅価格などの連続値を予測するために使用されるアルゴリズムです。
ロジスティック回帰:
• ロジスティック回帰は、製品を購入するかどうかなどのバイナリ値を予測するために使用されるアルゴリズムです。
デシジョン ツリー:
• デシジョン ツリーは、デシジョン ルールを作成するために使用されるアルゴリズムです。デシジョン ツリーを使用して、連続値とバイナリ値を予測できます。
ランダム フォレスト:
• ランダム フォレストは、複数のデシジョン ツリーを組み合わせたアルゴリズムです。多くの場合、ランダム フォレストは個々のデシジョン ツリーよりも正確です。
サポート ベクター マシン:
• サポート ベクター マシンは、分類と回帰に使用されるアルゴリズムです。サポート ベクター マシンは一般に、デシジョン ツリーやランダム フォレストよりも正確ですが、トレーニングがより困難でもあります。

Python

Python 機械学習を使用したモデルの構築とトレーニングの例をいくつか示します: リーリー

＃＃＃＃＃＃5。結論＃＃＃＃＃＃

プロジェクトに適用できるようになります。

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