使用Python和R思维导图进行机器学习beplay体育ios版下载

#使用Python和R思维导图进行机器学习beplay体育ios版下载| 来源: 网络整理| 查看: 265

成为机器学习工程师的数据科学培训路线图什么是机器学习?

这项技术首先为机器提供高质量的数据，然后通过使用数据和不同的算法创建不同的机器学习模型来训练机器。(简而言之，机器可以自主学习，无需人工指导。)我们拥有的数据类型和我们寻求自动化的任务类型将影响我们使用的算法。

为什么机器学习是学习的必要?

随着数字时代的发展，每分钟都有大量的数据产生，高速互联网现在已经广泛普及。这是自动化系统开发的一个关键方面，可以准确地使用大型数据集的各种算法来处理这样一个阈值的数据。这种方法现在被各种规模的企业用来管理成本，降低风险，提高商品和服务的质beplay体育安卓版量。今天，许多行业都采用了这种技术，它很快就会在我们的生活中发挥重要作用。

在这篇文章中，我们将看到数据科学课程路线图，当你接受培训时，数据科学培训大纲将是什么

如何开始学习机器学习?

这是一个粗略的数据科学培训路线图。通过这样做，您可以继续您的旅程，成为具有令人难以置信的天赋的机器学习工程师。当然，您可以随时更改步骤，以满足您的需要，以达到预期的结果!

当我们谈论数据科学课程思维导图时，首先想到的是模型在机器学习中不同的模型有什么主要有两种类型的模型。

1.监督式学习

顾名思义，监督式学习包括一个充当老师的导师。从最简单的形式来看，监督学习是指利用标记数据教授或训练计算机系统的过程。这意味着已经对相关数据作出了适当的反应。为了让监督学习算法分析训练数据(训练示例集)，并从标记的数据中提供准确的结果，然后给机器一组新的示例(数据)。

设想一下，当你收到一篮子各种各样的水果时。第一步是按照以下步骤分别教机器每种水果:

如果物品是圆形的，顶部有一个凹陷，并且是红色的，则会显示“Apple”标签。如果一个物体具有长而弯曲的圆柱体形状，色调为黄绿色，它将被命名为“-Banana”。现在想象一下，您提供了一种新的、独特的水果——比如从篮子里拿一根香蕉——并要求某人在训练数据后识别它。

由于之前的数据，机器已经学习了某些东西，因此这次必须谨慎使用。它首先会根据水果的形状和颜色进行分类，确认它是香蕉，并将其归入香蕉类别。结果，计算机从训练数据(水果篮)中获得专业知识，并将其应用于测试数据(新水果)。

监督学习被分为两类算法:

分类:当输出变量是一个类别时，例如“蓝色”或“黑色”，“疾病”或“无疾病”，在这种情况下，我们将使用分类。回归:当输出变量具有真实值时，例如“价格”或“权重”，那么我们将使用回归

监督学习使用“标记”数据或从“标记”数据中获取知识。这表明一些数据已经被赋予了正确的响应。

类型:

回归逻辑回归分类朴素贝叶斯分类器 k - nn (k个最近邻) 神经网络决策树支持向量机 2.无监督学习

教会计算机使用未标记、未分类的数据，并允许算法在没有监督的情况下对数据进行操作的过程被称为“无监督学习”。没有任何先决条件。

与监督学习不同，没有监督者在场，因此机器不会被训练。因此，机器独立识别未标记数据中隐藏结构的能力有限。

考虑这样一个场景:向它展示一张它从未见过的猫狗图片。

因此，我们不能将机器归类为“狗和猫”，因为它不知道狗和猫的特征。但是，它可以根据它们的模式、相似点和不同点进行分组，因此我们可以简单地将上面的图像分为两部分。第一部分可能只有狗的图像，第二部分可能只有猫的图像。你事先没有这方面的知识，因此没有例子或训练数据。

它使模型能够独立运行，并发现以前不被注意的模式和信息。它主要关注未标记的数据。

根据他们使用的算法类型，无监督学习分为两类:

聚类挑战包括在数据中找到自然分组，例如根据消费者的购物习惯对其进行分类。当您需要为数据确定一般原则时，就会出现关联规则学习挑战，例如“购买X的人也倾向于购买y”。集群类型: 分层聚类 k - means聚类主成分分析奇异值分解提供机器学习地点班加罗尔艾哈迈达巴德昌迪加尔钦奈哥印拜陀德里法里达巴德古尔加翁古瓦哈蒂印多尔斋浦尔坎普尔科钦加尔各答勒克瑙纳孟买迈索尔那格浦尔诺伊达巴特那浦那苏拉特特里凡得琅瓦尔道拉 Bhilai sujeet kumar 领主维杰亚瓦达孟买 Trichy 探索其他思维导图网络安全和道德黑客思维导图全栈Web开发思维导图数据科学思维导图机器学习思维导图 Hadoop和Spark思维导图大数据认证敏捷认证从业者思维导图 Python和R思维导图 Python编程基础思维导图 AI和DL思维导图云计算思维导图 AWS思维导图思维导图物联网思维导图 SQL思维导图实用数据科学和AI思维导图数据科学面试准备思维导图

【本文地址】

公司简介

联系我们