3、利用Python库解决机器学习问题

利用Python库解决机器学习问题

1. 引言

Python编程语言近年来在众多领域备受青睐，其原因在于拥有丰富的库支持。这些领域包括但不限于：
- 网络应用开发
- 自然语言处理
- 网络安全教育与领域
- 数据科学、人工智能、机器学习、数据挖掘和深度学习研究
- 图像处理
- 嵌入式系统开发与应用
- 软件测试流程

Python是一种开源的高级语言，易于使用和学习，这使其在机器学习领域成为最受欢迎的语言之一。机器学习是近年来计算机科学中研究最为广泛的领域之一，被研究人员和企业广泛应用于医疗、教育、信息安全和经济等众多领域。

2. 背景知识

2.1 IDE和库的使用

在使用Python进行机器学习和深度学习算法开发时，有多种集成开发环境（IDE）可供选择，如IDLE、PyCharm、Jupyter和Spyder等，这些IDE通常有付费和免费使用选项。本研究中的所有示例均在Google Colaboratory上进行，它由Google开发，使用Google账户即可打开和使用，代码存储在Google Drive中。与其他IDE相比，它的优势在于提供了许多现成的机器学习和深度学习库，无需额外安装。

以下是项目中使用的主要库：
| 库名称 |
| — |
| Scikit - learn或Sklearn |
| TensorFlow |
| Keras |
| Matplotlib |
| Pandas |
| NumPy |
| Yahoo Finance |

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