Python Lanjutan—Sains Data dan Pembelajaran Mesin

Ikhtisar Sains Data dan Pembelajaran Mesin

Sains data ialah disiplin untuk mendapatkan cerapan melalui pelbagai bentuk analisis data. Ia melibatkan pengumpulan data daripada pelbagai sumber, membersihkan data, menganalisis data, dan menggambarkan data untuk membuat kesimpulan yang berguna. Tujuan sains data adalah untuk mengubah data menjadi maklumat berguna untuk lebih memahami arah aliran, meramal masa depan dan membuat keputusan yang lebih baik.

Pembelajaran mesin ialah satu cabang sains data yang menggunakan algoritma dan model statistik untuk mempelajari corak secara automatik daripada data dan membuat ramalan. Matlamat pembelajaran mesin adalah untuk membina model yang boleh membuat ramalan yang tepat berdasarkan data yang tidak kelihatan sebelum ini. Dalam pembelajaran mesin, model dilatih menggunakan data set latihan dengan membahagikan data kepada set latihan dan set ujian, dan kemudian ketepatan model dinilai menggunakan data set ujian.

Penggunaan Perpustakaan Sains Data Biasa

Dalam Python, terdapat beberapa perpustakaan popular yang boleh digunakan untuk tugasan sains data. Pustaka ini termasuk NumPy, Pandas dan Matplotlib.

NumPy ialah perpustakaan Python untuk pengiraan berangka. Ia termasuk objek tatasusunan berkuasa yang boleh digunakan untuk menyimpan dan memproses set data yang besar. Fungsi dalam NumPy boleh melakukan operasi bervektor dengan cepat, dengan itu meningkatkan prestasi kod anda.

Panda ialah perpustakaan analisis data yang menyediakan struktur dan fungsi data untuk memanipulasi data berstruktur. Struktur data utama Panda ialah Siri dan DataFrame. Siri ialah tatasusunan berlabel satu dimensi, serupa dengan kamus dalam Python dan DataFrame ialah struktur data berlabel dua dimensi, serupa dengan jadual SQL atau hamparan Excel.

Matplotlib ialah perpustakaan Python untuk visualisasi data. Ia boleh digunakan untuk mencipta pelbagai jenis carta, termasuk graf garis, plot serakan, histogram, graf bar, dsb.

Berikut ialah beberapa contoh kod untuk perpustakaan ini:

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个NumPy数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个Pandas Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# 创建一个Pandas DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 绘制一个简单的线图x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()</code>

Penggunaan perpustakaan pembelajaran mesin biasa

Dalam Python, There adalah banyak perpustakaan untuk pembelajaran mesin, yang paling popular ialah Scikit-Learn. Scikit-Learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin Python yang mudah digunakan yang mengandungi pelbagai algoritma pengelasan, regresi dan pengelompokan.

Berikut ialah beberapa contoh kod untuk Scikit-Learn:

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)# 创建逻辑回归模型并进行训练lr = LogisticRegression()lr.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测并计算准确率y_pred = lr.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 输出准确率print('Accuracy:', accuracy)# 绘制鸢尾花数据集的散点图plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.show()</code>

Dalam kod sampel di atas, kami mula-mula memuatkan perpustakaan Scikit-Learn The set data iris dalam set data dibahagikan kepada set latihan dan set ujian. Kami kemudian mencipta model regresi logistik dan melatihnya menggunakan data set latihan. Seterusnya, kami membuat ramalan pada set ujian dan mengira ketepatan model. Akhir sekali, kami menggunakan pustaka Matplotlib untuk melukis plot taburan set data iris, di mana titik berwarna yang berbeza mewakili kategori yang berbeza.

Konsep asas sains data dan pembelajaran mesin

Sains data ialah disiplin komprehensif yang meliputi bidang pemprosesan data, statistik, pembelajaran mesin, visualisasi data, dsb. Tugas teras sains data adalah untuk mengekstrak maklumat berguna daripada data untuk membantu orang ramai membuat keputusan yang lebih baik.

Pembelajaran mesin ialah satu cabang sains data yang penting Ia adalah kaedah untuk komputer mempelajari corak dan membuat ramalan daripada data. Pembelajaran mesin boleh dibahagikan kepada tiga jenis: pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran separa penyeliaan.

Dalam pembelajaran diselia, kami perlu menyediakan data latihan berlabel Komputer mempelajari hubungan pemetaan antara input dan output melalui data ini, dan kemudian menggunakan model yang dipelajari untuk meramalkan data yang tidak diketahui ramalan. Algoritma pembelajaran seliaan biasa termasuk regresi linear, regresi logistik, pepohon keputusan, mesin vektor sokongan, rangkaian saraf, dsb.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, kami hanya dibekalkan dengan data tidak berlabel dan komputer perlu menemui corak dan struktur di dalamnya sendiri. Algoritma pembelajaran biasa tanpa pengawasan termasuk pengelompokan, pengurangan dimensi, pengesanan anomali, dsb.

Pembelajaran separuh penyeliaan ialah kaedah antara pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan Ia menggunakan kedua-dua data berlabel untuk pembelajaran dan data tidak berlabel untuk pembinaan model.

Perpustakaan sains data yang biasa digunakan

Dalam Python, terdapat banyak perpustakaan sains data yang sangat baik yang boleh membantu kami dengan analisis data dan pemodelan pembelajaran mesin. Berikut ialah beberapa perpustakaan yang biasa digunakan:

• NumPy: Menyediakan operasi tatasusunan berbilang dimensi dan fungsi matematik yang cekap, dan merupakan salah satu perpustakaan teras dalam sains data dan pembelajaran mesin.
• Panda: Menyediakan alatan pemprosesan dan analisis data yang cekap, menyokong pembacaan dan pengendalian pelbagai format data.
• Matplotlib: Menyediakan pelbagai alatan visualisasi data yang boleh digunakan untuk melukis pelbagai jenis carta dan graf.
• Scikit-Learn: Menyediakan algoritma dan alatan pembelajaran mesin biasa yang boleh digunakan untuk prapemprosesan data, kejuruteraan ciri, pemilihan dan penilaian model, dsb.

Algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan

Berikut memperkenalkan beberapa algoritma pembelajaran diselia yang biasa digunakan:

• Regresi linear: digunakan untuk mewujudkan hubungan linear antara input dan output, yang boleh digunakan untuk analisis regresi.
• Regression logistik: digunakan untuk mewujudkan hubungan bukan linear antara input dan output, yang boleh digunakan untuk pengelasan dan ramalan kebarangkalian.
• Pokok keputusan: Pengelasan dan regresi dilakukan dengan membina struktur pokok, yang boleh mengendalikan kedua-dua ciri diskret dan berterusan.
• Random Forest: Kaedah pembelajaran ensemble berdasarkan pepohon keputusan, yang boleh mengurangkan risiko pemasangan berlebihan dan meningkatkan ketepatan model.
• Sokongan mesin vektor: Dengan membina hyperplane untuk klasifikasi dan regresi, ia boleh mengendalikan ruang berdimensi tinggi dan perhubungan bukan linear.
• Rangkaian saraf: mensimulasikan hubungan sambungan antara neuron biologi dan boleh mengendalikan hubungan bukan linear yang kompleks dan data berskala besar.

Berikut memperkenalkan beberapa algoritma pembelajaran tanpa seliaan yang biasa digunakan:

• Pengkelompokan: Bahagikan set data kepada beberapa subset yang serupa , setiap subset mewakili jenis data.
• Pengurangan dimensi: Pemetaan data dimensi tinggi ke dalam ruang dimensi rendah boleh mengurangkan bilangan ciri dan kerumitan pengiraan.
• Pengesanan anomali: Mengenal pasti titik data tidak normal dalam set data boleh membantu mencari anomali dan isu kualiti data.

Aplikasi perlombongan data dan pembelajaran mesin

Perlombongan data dan pembelajaran mesin telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti:

• Bidang kewangan: digunakan untuk pemarkahan kredit, pengurusan risiko, ramalan saham, dsb.
• Bidang perubatan dan kesihatan: digunakan untuk diagnosis penyakit, penyelidikan dan pembangunan ubat, pemantauan kesihatan, dsb.
• Medan runcit dan e-dagang: digunakan untuk analisis tingkah laku pengguna, pengesyoran produk, strategi pemasaran, dsb.
• Medan pemprosesan bahasa semula jadi: digunakan untuk pengelasan teks, analisis sentimen, pengecaman pertuturan, dsb.

Ringkasnya, sains data dan pembelajaran mesin ialah salah satu teknologi terpenting dalam masyarakat hari ini. Melalui mereka, kita boleh mengekstrak maklumat berguna daripada data, membuat keputusan yang lebih baik, dan menggalakkan pembangunan dan kemajuan masyarakat manusia.

Atas ialah kandungan terperinci Python Lanjutan—Sains Data dan Pembelajaran Mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!