U3_ML_0:单位3 ML 0
在本单元“U3_ML_0”中,我们将深入探讨机器学习(Machine Learning, ML)的基本概念,这是数据科学领域的一个重要分支。这个单元主要针对初学者,旨在建立一个坚实的ML基础。Jupyter Notebook是这次学习的主要工具,它是一个交互式计算环境,允许我们编写代码、展示文本和可视化结果。 让我们理解什么是机器学习。机器学习是让计算机通过经验自我学习和改进的过程,而无需显式编程。它可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三种主要类型。在监督学习中,我们有带有标签的数据,模型通过学习这些数据来预测新数据的标签。无监督学习则处理没有标签的数据,目的是发现数据中的隐藏结构或模式。半监督学习介于两者之间,通常用于处理大量未标记数据的情况。 Jupyter Notebook是我们的核心工具,它是一个基于Web的应用程序,支持Python、R和其他多种语言。Notebook由一系列可执行的代码单元格和富文本单元格组成,这使得它非常适合数据分析、实验和报告编写。在本单元中,我们可能将使用Jupyter Notebook进行数据预处理、构建和训练模型、评估性能以及可视化结果。 在学习过程中,我们将涉及以下几个关键主题: 1. 数据探索与预处理:了解如何加载数据集,检查其特征,处理缺失值,以及对数据进行标准化或归一化等操作。 2. 模型选择:介绍常见的监督学习模型,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)和神经网络等。 3. 模型训练与验证:学习如何使用训练集、验证集和测试集划分数据,以及如何使用交叉验证来优化模型参数。 4. 评估指标:理解不同类型的预测任务(分类和回归)对应的评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差(MSE)和R2分数等。 5. 超参数调优:探讨如何使用网格搜索或随机搜索等方法调整模型的超参数以提高性能。 6. 模型解释:了解特征重要性和模型解释性方法,如局部可解释性模型(LIME)和SHAP值。 7. 集成学习:学习如何通过集成多个弱模型来创建强预测器,例如投票法、平均法和梯度提升机(GBM)。 在“U3_ML_0-main”这个文件中,你将找到使用Jupyter Notebook实现的所有这些概念和技巧的实例。通过实际操作,你将能够加深理解,并逐步掌握机器学习的基本流程。 记住,实践是学习机器学习的关键。动手操作,尝试不同的模型和参数,观察它们如何影响结果。通过本单元的学习,你将能够建立起自己的机器学习项目,并为更高级的主题,如深度学习和强化学习打下坚实的基础。
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