机器学习|环境搭建、入门基础等

这篇学习笔记介绍了机器学习的环境搭建,推荐使用Anaconda,它包含Python和常用库。机器学习一般步骤包括训练样本、特征提取、学习函数和预测修正。涉及的库有Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn。还简单提及了线性回归算法和Numpy的基本操作。

本篇学习笔记总结自唐宇迪老师的《【决胜AI系列】机器学习&深度学习系统实战》。

1.环境搭建——Anaconda在手,python我有

Anaconda是个什么鬼?以下是官网上给出的介绍:

它是一个用于科学计算的python发行版,提供了包管理与环境管理功能。Anaconda = python安装器+上百个库。这些库包括NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib等,完全满足正常使用所需。它还支持很多库的一键安装,只需要输入“canda install package-name”就可以了。所以,安装一个anaconda,就相当于安装了python和各种常用的库。

对于初学者,建议安装个anaconda,相当于单反相机的自动挡,环境、库一键给你配置好。自己下载python、安装各种库相当于单反的手动挡,适合高端玩家。总之Anaconda在手,天下我有。各版本下载地址,总有一款适合你

并且,conda将python和各种工具全部当作包来对待,因此可以随意切换版本,具体参考这篇文章

其中anaconda Prompt是一个类似于cmd的环境,可以输入命令行。Jupyter Notebook打开后,会在浏览器上出现一个界面,在这里,可以将代码分步骤编写并运行,并且,notebook在进行数据预处理、可视化时,非常方便。

2.机器学

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