深度学习与机器学习基本概念及源代码解析

DevScribe

于 2023-08-16 22:23:12 发布

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文章标签：深度学习机器学习人工智能编程

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本文总结了深度学习和机器学习的基本概念，包括数据预处理、监督学习算法和深度学习模型。从数据清洗到特征选择，再到线性回归、逻辑回归、决策树以及多层感知机和卷积神经网络的源代码解析，帮助读者深入理解和应用这些技术。

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深度学习与机器学习基本概念及源代码解析

在现代人工智能领域中，深度学习和机器学习是两个至关重要的概念。它们为我们构建智能系统提供了强大的工具和框架。在本文中，我将总结100多个涵盖深度学习和机器学习的基本概念，并通过相应的源代码解析来帮助您更好地理解这些概念。

一、数据预处理
数据预处理是机器学习和深度学习任务的首要步骤之一。数据预处理包括数据清洗、特征选择、数据转换等操作，以确保数据的质量和适用性。以下是一些常见的数据预处理概念及其源代码实现：

import pandas as pd

# 删除包含缺失值的样本
df.dropna(inplace=True)

# 用均值填充缺失值
df

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