## 机器学习-的学习项目
#### vscode windows开发环境搭建
1. 安装微软出的官网Python插件:Python
2. 安装Python官网的sdk: https://www.python.org/downloads/release/python-372/
3. 设置Python一些环境变量
``` bash
Path:
"D:\Program Files (x86)\Python\Python37-32" ##python 安装路径
"D:\Program Files (x86)\Python\Python37-32\Scripts" ##pip 等脚本安装路径
```
>配置好环境变量 执行`python -V` 检查是否安装正确
``` bash
python ##进入Python命令行
exit() ##退出Python命令行
```
4. 配置vscode
1. `ctrl+shift+p` , 输入`Python: select interpreter`, 选择你安装的Python的SDK路径 .vscode/settings.json =>`"python.pythonPath": "D:\\Program Files (x86)\\Python\\Python37-32\\python.exe"`
2. 安装ptvsd模块 (调试模板) cmd 输入命令安装: `pip install ptvsd`
>**这里注意pip 可执行文件在`D:\Program Files (x86)\Python\Python37-32\Scripts` 目录下,需要配置环境变量, 还有安装命令在cmd里执行, 不要在python 执行**
#### 调试
1. 选着vscode 默认初始配置:`Python: Current File (External Terminal)`
#### 参考资料
1. VSCode搭建Python环境及远程调试方法 :https://blog.csdn.net/zzzzllll2006/article/details/83014940
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Python 机器学习的学习项目.zip
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2024-04-07
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机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。2010年的图灵奖获得者为哈佛大学的Leslie vlliant教授,其获奖工作之一是建立了概率近似正确(Probably Approximate Correct,PAC)学习理论;2011年的图灵奖获得者为加州大学洛杉矶分校的Judea Pearll教授,其主要贡献为建立了以概率统计为理论基础的人工智能方法。这些研究成果都促进了机器学习的发展和繁荣。 [2] 机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学,是人工智能中最具智能特征,最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来,机器学习作为实现人工智能的途径,在人工智能界引起了广泛的兴趣,特别是近十几年来,机器学习领域的研究工作发展很快,它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用,而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向:第一类是传统机器学习的研究,该类研究主要是研究学习机制,注重探索模拟人的学习机制;第二类是大数据环境下机器学习的研究,该类研究主要是研究如何有效利用信息,注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。 [2] 机器学习历经70年的曲折发展,以深度学习为代表借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制,自适应、自学习的强大并行信息处理能力,在很多方面收获了突破性进展,其中最有代表性的是图像识别领域。
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.vscode
settings.json 87B
launch.json 2KB
a_FirstExample
Regression.py 993B
README.md 378B
HelloWorld
hello.py 66B
_Data
prices.txt 562B
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