IT行業飛速發展，除了水漲船高的薪資水平，還有不斷推陳出新的編程技術。不同的技術，應用在不同的領域。但對於小白來說，想要投身這個行業，我該從何學起？那些應用領域是未來的大趨勢？而我未來的學習方向又有哪些呢？
Python
Python的確挺神的~但不是生來就那麼神。Python是在1991年被創造出來的，但真正開始被廣泛使用是Python 2.6以後的事情了。從2012年開始到現在，Python的熱度持續累積，成為關注度增長最快的語言。
機器學習是一種人工智能（AI），它為計算機提供了學習的能力，而無需明確編程。機器學習側重於計算機程序的開發，這些程序在暴露於新數據時可能會發生變化。在本文中，我們將看到機器學習的基礎知識，以及使用python實現簡單的機器學習算法。
設置環境 Python社區開發了許多模塊來幫助程序員實現機器學習。在本文中，我們將使用numpy，scipy和scikit-learn模塊。我們可以使用cmd命令安裝它們：
[Python]
1 pip install numpy scipy scikit-learn
一個更好的選擇是下載python的miniconda或anaconda軟件包，這些軟件包預先捆綁了這些軟件包。按照此處給出的說明使用anaconda。
機器學習概述 機器學習涉及使用給定數據集訓練計算機，並使用該訓練來預測給定新數據的屬性。例如，我們可以通過餵養1000張貓的圖像和1000張不是貓的圖像來訓練計算機，並且每次都告訴計算機圖片是否是貓。然後，如果我們向計算機顯示一個新圖像，那麼從上面的訓練中，計算機應該能夠判斷這個新圖像是否是貓。
訓練和預測的過程涉及使用專門的算法。我們將訓練數據提供給算法，算法使用該訓練數據來預測新的測試數據。一種這樣的算法是K-Nearest-Neighbor分類（KNN分類）。它接收測試數據，並從測試數據集中找到與該數據最近的k數據值。然後選擇最大頻率的鄰居並將其屬性作為預測結果。例如，如果訓練集是：
IT行業飛速發展，除了水漲船高的薪資水平，還有不斷推陳出新的編程技術。不同的技術，應用在不同的領域。但對於小白來說，想要投身這個行業，我該從何學起？那些應用領域是未來的大趨勢？而我未來的學習方向又有哪些呢？
Python
Python的確挺神的~但不是生來就那麼神。Python是在1991年被創造出來的，但真正開始被廣泛使用是Python 2.6以後的事情了。從2012年開始到現在，Python的熱度持續累積，成為關注度增長最快的語言。
機器學習是一種人工智能（AI），它為計算機提供了學習的能力，而無需明確編程。機器學習側重於計算機程序的開發，這些程序在暴露於新數據時可能會發生變化。在本文中，我們將看到機器學習的基礎知識，以及使用python實現簡單的機器學習算法。
設置環境 Python社區開發了許多模塊來幫助程序員實現機器學習。在本文中，我們將使用numpy，scipy和scikit-learn模塊。我們可以使用cmd命令安裝它們：
[Python]
1 pip install numpy scipy scikit-learn
一個更好的選擇是下載python的miniconda或anaconda軟件包，這些軟件包預先捆綁了這些軟件包。按照此處給出的說明使用anaconda。
機器學習概述 機器學習涉及使用給定數據集訓練計算機，並使用該訓練來預測給定新數據的屬性。例如，我們可以通過餵養1000張貓的圖像和1000張不是貓的圖像來訓練計算機，並且每次都告訴計算機圖片是否是貓。然後，如果我們向計算機顯示一個新圖像，那麼從上面的訓練中，計算機應該能夠判斷這個新圖像是否是貓。
訓練和預測的過程涉及使用專門的算法。我們將訓練數據提供給算法，算法使用該訓練數據來預測新的測試數據。一種這樣的算法是K-Nearest-Neighbor分類（KNN分類）。它接收測試數據，並從測試數據集中找到與該數據最近的k數據值。然後選擇最大頻率的鄰居並將其屬性作為預測結果。例如，如果訓練集是：
現在我們要預測大小為2.5釐米的花瓣的花型。所以，如果我們決定不。鄰居（K）= 3，我們看到2.5的3個最近鄰居是1,2和3.他們的頻率分別是2,3和2。因此，最大頻率的鄰居是2，與之對應的花型是b。因此，對於大小為2.5的花瓣，預測將是花型b。
在IRIS數據集上使用Python實現KNN分類算法 這是一個演示knn分類算法的python腳本。在這裡，我們使用著名的虹膜花數據集來訓練計算機，然後為計算機提供新的價值以對其進行預測。該數據集由來自三種鳶尾（Iris setosa，Iris virginica和Iris versicolor）中的每一種的50個樣品組成。從每個樣本測量四個特徵：萼片和花瓣的長度和寬度，以釐米為單位。我們使用該數據集訓練我們的程序，然後使用該訓練來預測具有給定測量值的鳶尾花的種類。
請注意，此程序可能無法在Geeksforgeeks IDE上運行，但它可以在您的本地python解釋器上輕鬆運行，前提是您已安裝所需的庫。
[Python]
01 # Python program to demonstrate
02 # KNN classification algorithm
03 # on IRIS dataser
04
05 from sklearn.datasets import load_iris
06 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
07 import numpy as np
08 from sklearn.model_selection import train_test_split
09
10 iris_dataset=load_iris()
11
12 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"], random_state=0)
13
14 kn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
15 kn.fit(X_train, y_train)
16
17 x_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]])
18 prediction = kn.predict(x_new)
19
20 print("Predicted target value: {}\\n".format(prediction))
21 print("Predicted feature name: {}\\n".format
22 (iris_dataset["target_names"][prediction]))
23 print("Test score: {:.2f}".format(kn.score(X_test, y_test)))
輸出
[Python]
1 Predicted target name: [0]
2 Predicted feature name: ['setosa']
3 Test score: 0.97
- 程序說明：訓練數據集第一行導入已在sklearn模塊中預定義的虹膜數據集。虹膜數據集基本上是一個表，其中包含有關各種鳶尾花的信息。
- 我們從sklearn和numpy模塊導入kNeighborsClassifier算法和train_test_split類，以便在此程序中使用。
- 然後我們將load_iris（）方法封裝在iris_dataset變量中。此外，我們使用train_test_split方法將數據集劃分為訓練數據和測試數據。變量中的X前綴表示特徵值（例如，花瓣長度等），y前綴表示目標值（例如，對於setosa為0，對於virginica為1，對於versicolor為2）。
- 該方法以75:25的比例隨機將數據集劃分為訓練和測試數據。然後我們將kNeighborsClassifier方法封裝在kn變量中，同時保持k = 1的值。該方法中包含K個最近鄰算法。
- 在下一行中，我們將訓練數據擬合到此算法中，以便計算機可以使用此數據進行訓練。現在培訓部分已經完成。
- 測試數據集現在我們在一個名為x_new的numpy數組中有一個新花的尺寸，我們想要預測這種花的種類。我們使用預測方法執行此操作，該方法將此數組作為輸入並將預測目標值作為輸出吐出。
- 所以預測的目標值為0，代表setosa。所以這朵花有很好的機會成為setosa物種。
- 最後我們發現測試分數是no的比率。預測發現正確和完全預測。我們使用得分方法來做到這一點，該方法基本上將測試集的實際值與預測值進行比較。
因此，我們看到了機器學習是如何工作的，並開發了一個基本程序來使用python中的scikit-learn模塊來實現它。
《Python+數據分析+機器學習》資料分享
2019Python自學教程全新升級為《Python+數據分析+機器學習》，七大階段能力逐級提升，打造技能更全面的全棧工程師。
IT行業飛速發展，除了水漲船高的薪資水平，還有不斷推陳出新的編程技術。不同的技術，應用在不同的領域。但對於小白來說，想要投身這個行業，我該從何學起？那些應用領域是未來的大趨勢？而我未來的學習方向又有哪些呢？
Python
Python的確挺神的~但不是生來就那麼神。Python是在1991年被創造出來的，但真正開始被廣泛使用是Python 2.6以後的事情了。從2012年開始到現在，Python的熱度持續累積，成為關注度增長最快的語言。
機器學習是一種人工智能（AI），它為計算機提供了學習的能力，而無需明確編程。機器學習側重於計算機程序的開發，這些程序在暴露於新數據時可能會發生變化。在本文中，我們將看到機器學習的基礎知識，以及使用python實現簡單的機器學習算法。
設置環境 Python社區開發了許多模塊來幫助程序員實現機器學習。在本文中，我們將使用numpy，scipy和scikit-learn模塊。我們可以使用cmd命令安裝它們：
[Python]
1 pip install numpy scipy scikit-learn
一個更好的選擇是下載python的miniconda或anaconda軟件包，這些軟件包預先捆綁了這些軟件包。按照此處給出的說明使用anaconda。
機器學習概述 機器學習涉及使用給定數據集訓練計算機，並使用該訓練來預測給定新數據的屬性。例如，我們可以通過餵養1000張貓的圖像和1000張不是貓的圖像來訓練計算機，並且每次都告訴計算機圖片是否是貓。然後，如果我們向計算機顯示一個新圖像，那麼從上面的訓練中，計算機應該能夠判斷這個新圖像是否是貓。
訓練和預測的過程涉及使用專門的算法。我們將訓練數據提供給算法，算法使用該訓練數據來預測新的測試數據。一種這樣的算法是K-Nearest-Neighbor分類（KNN分類）。它接收測試數據，並從測試數據集中找到與該數據最近的k數據值。然後選擇最大頻率的鄰居並將其屬性作為預測結果。例如，如果訓練集是：
現在我們要預測大小為2.5釐米的花瓣的花型。所以，如果我們決定不。鄰居（K）= 3，我們看到2.5的3個最近鄰居是1,2和3.他們的頻率分別是2,3和2。因此，最大頻率的鄰居是2，與之對應的花型是b。因此，對於大小為2.5的花瓣，預測將是花型b。
在IRIS數據集上使用Python實現KNN分類算法 這是一個演示knn分類算法的python腳本。在這裡，我們使用著名的虹膜花數據集來訓練計算機，然後為計算機提供新的價值以對其進行預測。該數據集由來自三種鳶尾（Iris setosa，Iris virginica和Iris versicolor）中的每一種的50個樣品組成。從每個樣本測量四個特徵：萼片和花瓣的長度和寬度，以釐米為單位。我們使用該數據集訓練我們的程序，然後使用該訓練來預測具有給定測量值的鳶尾花的種類。
請注意，此程序可能無法在Geeksforgeeks IDE上運行，但它可以在您的本地python解釋器上輕鬆運行，前提是您已安裝所需的庫。
[Python]
01 # Python program to demonstrate
02 # KNN classification algorithm
03 # on IRIS dataser
04
05 from sklearn.datasets import load_iris
06 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
07 import numpy as np
08 from sklearn.model_selection import train_test_split
09
10 iris_dataset=load_iris()
11
12 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"], random_state=0)
13
14 kn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
15 kn.fit(X_train, y_train)
16
17 x_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]])
18 prediction = kn.predict(x_new)
19
20 print("Predicted target value: {}\\n".format(prediction))
21 print("Predicted feature name: {}\\n".format
22 (iris_dataset["target_names"][prediction]))
23 print("Test score: {:.2f}".format(kn.score(X_test, y_test)))
輸出
[Python]
1 Predicted target name: [0]
2 Predicted feature name: ['setosa']
3 Test score: 0.97
- 程序說明：訓練數據集第一行導入已在sklearn模塊中預定義的虹膜數據集。虹膜數據集基本上是一個表，其中包含有關各種鳶尾花的信息。
- 我們從sklearn和numpy模塊導入kNeighborsClassifier算法和train_test_split類，以便在此程序中使用。
- 然後我們將load_iris（）方法封裝在iris_dataset變量中。此外，我們使用train_test_split方法將數據集劃分為訓練數據和測試數據。變量中的X前綴表示特徵值（例如，花瓣長度等），y前綴表示目標值（例如，對於setosa為0，對於virginica為1，對於versicolor為2）。
- 該方法以75:25的比例隨機將數據集劃分為訓練和測試數據。然後我們將kNeighborsClassifier方法封裝在kn變量中，同時保持k = 1的值。該方法中包含K個最近鄰算法。
- 在下一行中，我們將訓練數據擬合到此算法中，以便計算機可以使用此數據進行訓練。現在培訓部分已經完成。
- 測試數據集現在我們在一個名為x_new的numpy數組中有一個新花的尺寸，我們想要預測這種花的種類。我們使用預測方法執行此操作，該方法將此數組作為輸入並將預測目標值作為輸出吐出。
- 所以預測的目標值為0，代表setosa。所以這朵花有很好的機會成為setosa物種。
- 最後我們發現測試分數是no的比率。預測發現正確和完全預測。我們使用得分方法來做到這一點，該方法基本上將測試集的實際值與預測值進行比較。
因此，我們看到了機器學習是如何工作的，並開發了一個基本程序來使用python中的scikit-learn模塊來實現它。
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IT行業飛速發展，除了水漲船高的薪資水平，還有不斷推陳出新的編程技術。不同的技術，應用在不同的領域。但對於小白來說，想要投身這個行業，我該從何學起？那些應用領域是未來的大趨勢？而我未來的學習方向又有哪些呢？
Python
Python的確挺神的~但不是生來就那麼神。Python是在1991年被創造出來的，但真正開始被廣泛使用是Python 2.6以後的事情了。從2012年開始到現在，Python的熱度持續累積，成為關注度增長最快的語言。
機器學習是一種人工智能（AI），它為計算機提供了學習的能力，而無需明確編程。機器學習側重於計算機程序的開發，這些程序在暴露於新數據時可能會發生變化。在本文中，我們將看到機器學習的基礎知識，以及使用python實現簡單的機器學習算法。
設置環境 Python社區開發了許多模塊來幫助程序員實現機器學習。在本文中，我們將使用numpy，scipy和scikit-learn模塊。我們可以使用cmd命令安裝它們：
[Python]
1 pip install numpy scipy scikit-learn
一個更好的選擇是下載python的miniconda或anaconda軟件包，這些軟件包預先捆綁了這些軟件包。按照此處給出的說明使用anaconda。
機器學習概述 機器學習涉及使用給定數據集訓練計算機，並使用該訓練來預測給定新數據的屬性。例如，我們可以通過餵養1000張貓的圖像和1000張不是貓的圖像來訓練計算機，並且每次都告訴計算機圖片是否是貓。然後，如果我們向計算機顯示一個新圖像，那麼從上面的訓練中，計算機應該能夠判斷這個新圖像是否是貓。
訓練和預測的過程涉及使用專門的算法。我們將訓練數據提供給算法，算法使用該訓練數據來預測新的測試數據。一種這樣的算法是K-Nearest-Neighbor分類（KNN分類）。它接收測試數據，並從測試數據集中找到與該數據最近的k數據值。然後選擇最大頻率的鄰居並將其屬性作為預測結果。例如，如果訓練集是：
現在我們要預測大小為2.5釐米的花瓣的花型。所以，如果我們決定不。鄰居（K）= 3，我們看到2.5的3個最近鄰居是1,2和3.他們的頻率分別是2,3和2。因此，最大頻率的鄰居是2，與之對應的花型是b。因此，對於大小為2.5的花瓣，預測將是花型b。
在IRIS數據集上使用Python實現KNN分類算法 這是一個演示knn分類算法的python腳本。在這裡，我們使用著名的虹膜花數據集來訓練計算機，然後為計算機提供新的價值以對其進行預測。該數據集由來自三種鳶尾（Iris setosa，Iris virginica和Iris versicolor）中的每一種的50個樣品組成。從每個樣本測量四個特徵：萼片和花瓣的長度和寬度，以釐米為單位。我們使用該數據集訓練我們的程序，然後使用該訓練來預測具有給定測量值的鳶尾花的種類。
請注意，此程序可能無法在Geeksforgeeks IDE上運行，但它可以在您的本地python解釋器上輕鬆運行，前提是您已安裝所需的庫。
[Python]
01 # Python program to demonstrate
02 # KNN classification algorithm
03 # on IRIS dataser
04
05 from sklearn.datasets import load_iris
06 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
07 import numpy as np
08 from sklearn.model_selection import train_test_split
09
10 iris_dataset=load_iris()
11
12 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"], random_state=0)
13
14 kn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
15 kn.fit(X_train, y_train)
16
17 x_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]])
18 prediction = kn.predict(x_new)
19
20 print("Predicted target value: {}\\n".format(prediction))
21 print("Predicted feature name: {}\\n".format
22 (iris_dataset["target_names"][prediction]))
23 print("Test score: {:.2f}".format(kn.score(X_test, y_test)))
輸出
[Python]
1 Predicted target name: [0]
2 Predicted feature name: ['setosa']
3 Test score: 0.97
- 程序說明：訓練數據集第一行導入已在sklearn模塊中預定義的虹膜數據集。虹膜數據集基本上是一個表，其中包含有關各種鳶尾花的信息。
- 我們從sklearn和numpy模塊導入kNeighborsClassifier算法和train_test_split類，以便在此程序中使用。
- 然後我們將load_iris（）方法封裝在iris_dataset變量中。此外，我們使用train_test_split方法將數據集劃分為訓練數據和測試數據。變量中的X前綴表示特徵值（例如，花瓣長度等），y前綴表示目標值（例如，對於setosa為0，對於virginica為1，對於versicolor為2）。
- 該方法以75:25的比例隨機將數據集劃分為訓練和測試數據。然後我們將kNeighborsClassifier方法封裝在kn變量中，同時保持k = 1的值。該方法中包含K個最近鄰算法。
- 在下一行中，我們將訓練數據擬合到此算法中，以便計算機可以使用此數據進行訓練。現在培訓部分已經完成。
- 測試數據集現在我們在一個名為x_new的numpy數組中有一個新花的尺寸，我們想要預測這種花的種類。我們使用預測方法執行此操作，該方法將此數組作為輸入並將預測目標值作為輸出吐出。
- 所以預測的目標值為0，代表setosa。所以這朵花有很好的機會成為setosa物種。
- 最後我們發現測試分數是no的比率。預測發現正確和完全預測。我們使用得分方法來做到這一點，該方法基本上將測試集的實際值與預測值進行比較。
因此，我們看到了機器學習是如何工作的，並開發了一個基本程序來使用python中的scikit-learn模塊來實現它。
《Python+數據分析+機器學習》資料分享
2019Python自學教程全新升級為《Python+數據分析+機器學習》，七大階段能力逐級提升，打造技能更全面的全棧工程師。
IT行業飛速發展，除了水漲船高的薪資水平，還有不斷推陳出新的編程技術。不同的技術，應用在不同的領域。但對於小白來說，想要投身這個行業，我該從何學起？那些應用領域是未來的大趨勢？而我未來的學習方向又有哪些呢？
Python
Python的確挺神的~但不是生來就那麼神。Python是在1991年被創造出來的，但真正開始被廣泛使用是Python 2.6以後的事情了。從2012年開始到現在，Python的熱度持續累積，成為關注度增長最快的語言。
機器學習是一種人工智能（AI），它為計算機提供了學習的能力，而無需明確編程。機器學習側重於計算機程序的開發，這些程序在暴露於新數據時可能會發生變化。在本文中，我們將看到機器學習的基礎知識，以及使用python實現簡單的機器學習算法。
設置環境 Python社區開發了許多模塊來幫助程序員實現機器學習。在本文中，我們將使用numpy，scipy和scikit-learn模塊。我們可以使用cmd命令安裝它們：
[Python]
1 pip install numpy scipy scikit-learn
一個更好的選擇是下載python的miniconda或anaconda軟件包，這些軟件包預先捆綁了這些軟件包。按照此處給出的說明使用anaconda。
機器學習概述 機器學習涉及使用給定數據集訓練計算機，並使用該訓練來預測給定新數據的屬性。例如，我們可以通過餵養1000張貓的圖像和1000張不是貓的圖像來訓練計算機，並且每次都告訴計算機圖片是否是貓。然後，如果我們向計算機顯示一個新圖像，那麼從上面的訓練中，計算機應該能夠判斷這個新圖像是否是貓。
訓練和預測的過程涉及使用專門的算法。我們將訓練數據提供給算法，算法使用該訓練數據來預測新的測試數據。一種這樣的算法是K-Nearest-Neighbor分類（KNN分類）。它接收測試數據，並從測試數據集中找到與該數據最近的k數據值。然後選擇最大頻率的鄰居並將其屬性作為預測結果。例如，如果訓練集是：
現在我們要預測大小為2.5釐米的花瓣的花型。所以，如果我們決定不。鄰居（K）= 3，我們看到2.5的3個最近鄰居是1,2和3.他們的頻率分別是2,3和2。因此，最大頻率的鄰居是2，與之對應的花型是b。因此，對於大小為2.5的花瓣，預測將是花型b。
在IRIS數據集上使用Python實現KNN分類算法 這是一個演示knn分類算法的python腳本。在這裡，我們使用著名的虹膜花數據集來訓練計算機，然後為計算機提供新的價值以對其進行預測。該數據集由來自三種鳶尾（Iris setosa，Iris virginica和Iris versicolor）中的每一種的50個樣品組成。從每個樣本測量四個特徵：萼片和花瓣的長度和寬度，以釐米為單位。我們使用該數據集訓練我們的程序，然後使用該訓練來預測具有給定測量值的鳶尾花的種類。
請注意，此程序可能無法在Geeksforgeeks IDE上運行，但它可以在您的本地python解釋器上輕鬆運行，前提是您已安裝所需的庫。
[Python]
01 # Python program to demonstrate
02 # KNN classification algorithm
03 # on IRIS dataser
04
05 from sklearn.datasets import load_iris
06 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
07 import numpy as np
08 from sklearn.model_selection import train_test_split
09
10 iris_dataset=load_iris()
11
12 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset["data"], iris_dataset["target"], random_state=0)
13
14 kn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
15 kn.fit(X_train, y_train)
16
17 x_new = np.array([[5, 2.9, 1, 0.2]])
18 prediction = kn.predict(x_new)
19
20 print("Predicted target value: {}\\n".format(prediction))
21 print("Predicted feature name: {}\\n".format
22 (iris_dataset["target_names"][prediction]))
23 print("Test score: {:.2f}".format(kn.score(X_test, y_test)))
輸出
[Python]
1 Predicted target name: [0]
2 Predicted feature name: ['setosa']
3 Test score: 0.97
- 程序說明：訓練數據集第一行導入已在sklearn模塊中預定義的虹膜數據集。虹膜數據集基本上是一個表，其中包含有關各種鳶尾花的信息。
- 我們從sklearn和numpy模塊導入kNeighborsClassifier算法和train_test_split類，以便在此程序中使用。
- 然後我們將load_iris（）方法封裝在iris_dataset變量中。此外，我們使用train_test_split方法將數據集劃分為訓練數據和測試數據。變量中的X前綴表示特徵值（例如，花瓣長度等），y前綴表示目標值（例如，對於setosa為0，對於virginica為1，對於versicolor為2）。
- 該方法以75:25的比例隨機將數據集劃分為訓練和測試數據。然後我們將kNeighborsClassifier方法封裝在kn變量中，同時保持k = 1的值。該方法中包含K個最近鄰算法。
- 在下一行中，我們將訓練數據擬合到此算法中，以便計算機可以使用此數據進行訓練。現在培訓部分已經完成。
- 測試數據集現在我們在一個名為x_new的numpy數組中有一個新花的尺寸，我們想要預測這種花的種類。我們使用預測方法執行此操作，該方法將此數組作為輸入並將預測目標值作為輸出吐出。
- 所以預測的目標值為0，代表setosa。所以這朵花有很好的機會成為setosa物種。
- 最後我們發現測試分數是no的比率。預測發現正確和完全預測。我們使用得分方法來做到這一點，該方法基本上將測試集的實際值與預測值進行比較。
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