Selbst wenn Sie maschinelles Lernen sagen, was sollten Sie tun und was zu tun ist, führen Sie ein Protokoll über Versuch und Irrtum Ich werde auch einen Referenzlink posten Wenn Sie es später überprüfen, wird es ein Memo sein, an das Sie sich erinnern können, wie viel Sie gesucht haben (Wunsch)
20 Auswahl von Inhalten und Bibliotheken, die Anfänger schnell lernen können (Python Edition) hat in den im "Tutorial für maschinelles Lernen" gegoogelten Ergebnissen einen hohen Stellenwert. % E6% A9% 9F% E6% A2% B0% E5% AD% A6% E7% BF% 92% E5% 88% 9D% E5% BF% 83% E8% 80% 85% E3% 81% 8C% E3 % 80% 81% E7% B4% A0% E6% 97% A9% E3% 81% 8F% E5% AD% A6% E3% 81% B9% E3% 82% 8B% E3% 82% B3% E3% 83 % B3% E3% 83% 86% E3% 83% B3% E3% 83% 84% E3% 81% A8% E3% 83% A9) Es ist Python Edition Ich erinnere mich auch, dass ich den Namen "scikit-learn" in einer Bibliothek für maschinelles Lernen gehört habe.
Es ist schwierig, eine Umgebung von Grund auf neu zu erstellen (es macht Spaß, wenn Sie Zeit haben), daher möchte ich ein Paket verwenden, das sich gut anfühlt Gefällt dir dieser Bereich? Ist es?
Vor ungefähr 3 Jahren dachte ich, ich sollte Python studieren, also ließ ich es fallen. Portable Python scheint sich nicht mehr zu entwickeln. Python (x, y) wurde am 30.06.2015 nicht mehr aktualisiert, und die 2.x-Serie wird ausgeschlossen, indem ... Mit anaconda dachte ich, es wäre in Ordnung, es nach dem Wechsel zu Linux zu ändern, aber ich entschied mich für WinPython, weil es ein tragbarer Ski ist, der nicht mit der Registrierung in Konflikt gerät. Es scheint, dass NumPy und SciPy, die ich unter Linux nur schwer installieren konnte, sowie das gesuchte Scikit-Learn gepackt sind, nicht wahr?
Es gab eine großartige Vergleichsseite, daher habe ich sie als Referenz verwendet. "Vergleich von Python-Paketen", minus9ds Tagebuch
Es heißt, dass es ein [weitervertreibbares VC ++ 2015-Paket] gibt (https://www.visualstudio.com/downloads/download-visual-studio-vs#d-visual-c). Wird WinPython 2 Generationen lang gewartet? Das neueste von jetzt (2016/7/12) scheint die folgenden zwei Generationen zu sein
Ich entschied mich für die größere Version, ohne tief nachzudenken Ich denke, es gab eine Sprache wie die Entwicklungsversion, als die Nebenversion ungerade war, aber welche Art von Regel verwendet Python?
Vorerst habe ich ein py-Verzeichnis direkt unter dem Laufwerk C erstellt und es abgelegt, unabhängig davon, ob es sich um eine Installation oder nur um eine Extraktion handelt. Wenn Sie das Installationsverzeichnis ändern möchten, können Sie es ausschneiden und verschieben, sodass der tragbare Typ einfach ist.
Sie können mit dem Tutorial auf der Scikit-Lernseite fortfahren, aber finden Sie eine Seite, auf der Sie selbst mit dem Tutorial auf Japanisch fortfahren können, indem Sie sagen, dass Englisch ... ist und Schritt für Schritt "Einführung in maschinelles Lernen mit Scikit-Learn", Takezo Dying Blog
Es gibt viele Exes in dem Verzeichnis, in dem WinPython abgelegt ist, und ich frage mich, welches ich starten soll, aber Jupyter Notebook scheint bequemer zu sein als die interaktive Shell, also werde ich es verschieben und den Code so eingeben
Am Ende ist es schön, dass das Urteilsergebnis 8 zurückgegeben wird, aber ich habe eine Warnung erhalten.
C:\py\python-3.5.1.amd64\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
DeprecationWarning)
Wird die Übergabe von Daten als eindimensionales Array ab Version 0.17 von scicit-learn abgeschafft? Ich glaube, ich habe geschrieben, dass es ein Fehler sein wird, wenn es 0,19 wird, aber selbst wenn Sie sich die Tutorial-Seite der Scikit-Learn-Head-Familie ansehen, bleibt derselbe Code erhalten, so dass es ein Rätsel ist
Wenn Sie zum folgenden Code wechseln, wird die Warnung beendet, aber was ist das Prinzip ... Ich frage mich, ob diese Seite verwandt ist, weil sie sich in ein zweidimensionales Array geändert hat.
clf.predict(digits.data[-1].reshape(1,-1))
Ich konnte bestätigen, dass das Verkürzen des angepassten Arrays die Genauigkeit verringert, und es scheint, dass ich vorerst gelernt habe? Also bis zu diesem Bereich Die Fortsetzung kommt wieder
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