《Hands-On Machine Learning》学习笔记-2.1 玩真的

最新推荐文章于 2024-12-26 13:41:03 发布
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分类专栏： Hands-On Machine Learning学习笔记
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端到端机器学习项目

本章，你将扮演一个新入职的房地产行业的数据分析专家，完成一个端到端的项目。主要的步骤有：

  1. 对问题进行宏观的分析
  2. 获取数据
  3. 观察、发现数据中的细节
  4. 为机器学习算法准备数据
  5. 选择并训练一个模型
  6. 微调模型
  7. 提交解决方案
  8. 上线、监测和维护系统

玩真的

搞机器学习，最好使用真实的数据。幸运的是，有数千个开放的数据库可供我们选择，涵盖了各行各业。本章我们选择加州的房价数据库作为练习数据。此数据库是基于1990的加州人口调查的结果。为了便于讲解，对数据进行了一些裁剪，增加了一个分类属性，删除了一些属性。
在这里插入图片描述
图2-1 加州房价

HandsOn Machine Learning with ScikitLearn and TensorFlo
AI天才研究院
09-27 1059
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 “Hands-On Machine Learning”一书作者Geron教授（）和他的团队在近年推出了新版机器学习教材，该书全面、系统地阐述了机器学习的各个领域。在作者看来，现有的机器学习教材不仅难以给初学者提供足够的实践经验，而且还存在严重的偏差。为
《Hands-On Machine Learning》学习笔记-1.1 什么是机器学习
fioccy的专栏
08-31 521
第一章 机器学习概述 当大多数人听到“机器学习“的字眼时，他们往往会想到机器人：一个可靠的管家，或者致命的终结者，这取决于你问谁。但是机器学习不仅仅是科幻，它已经真实存在。事实上，在一些特定的应用中，它已经存在了几十年了，比如OCR(光学字符识别)。但是第一个真正成为主流的，改变成千上万人生活的机器学习应用可以追溯到20世纪90年代：即垃圾邮件过滤。尽管它不是一个有着自我意识的天网程序，但是从技术...
《Hands-On Machine Learning》学习笔记-1.3 机器学习的类型
fioccy的专栏
09-01 399
机器学习概述 机器学习的类型 基于以下角度，可以把机器学习分为不同的类型，进而进行更细致的分类： 训练过程中是否有人工的监督（有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习） 能否即时的持续学习（在线学习VS批量学习） 工作方式是简单的比较新数据点和已知数据点，还是检测训练集中的模型进而建立起预测模型（基于例子的学习VS基于模型的学习） 这些分类不是互斥的，你可以任意组合。例如，一个垃圾邮件和正...
hands-on-machine-learning
03-11
hands-on-machine-learning
hands on machine learning
chikeshi的博客
03-08 641
test
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, keras, and Tensorflow（机器学习系统的类型）学习笔记（一）
xiekengli8279的博客
11-19 3731
碎碎念 从今天开始，博主开始学习Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn，Keras & Tensorflow(2nd Edition，Tensorflow 2)，这本书的第一版是有大佬翻译过了，第二版好像没有。博主尝试阅读英文原著，并且也会在博客上记录和分享自己的学习笔记。 Chapter 1 机器学习概览 当大多数人听到“机器学习”，他们会想象着一个机器人：这个机器人是一个可靠的管家或者是一个可怕的终结者，这个想象取决于你询问的是谁。但是机器学
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, keras, and Tensorflow 第二版（机器学习的主要挑战）学习笔记（二）
xiekengli8279的博客
11-21 2179
机器学习的主要挑战 简而言之，由于你的主要任务是选择一种学习算法并在某些数据上对其进行训练，因此可能出错的两件事是“错误算法”和“错误数据”。让我们从坏数据的例子开始。 训练数据的数量不足 为了让幼儿知道苹果是什么，你所做可能是指着一个苹果然后说“苹果”（可能重复这个过程很多次）。现在孩子能够识别各种颜色和形状的苹果。 机器学习是完全不同的；大多数机器学习算法都需要大量的数据才能正常工作。即使对于非常简单的问题，你通常也需要上千个样本。对于像图像和语音识别这样复杂的问题，你可能需要上百万的样本（除非你
《Hands-On Machine Learning》学习笔记-1.4 机器学习面临的挑战
fioccy的专栏
09-11 441
机器学习概述 机器学习的主要挑战 简单来说，机器学习的主要任务就是挑选一个算法，并在数据集上训练它。因此，就有两个方面主要的问题：坏数据和坏算法。 训练数据数量不够 要教一个幼儿学习什么是苹果，你只需要指着一个苹果说“这是苹果”，多重复几次，小孩子就能认出各种各样苹果了，但是机器学习不是这样的，大多数机器学习算法要想正常工作，都需要大量的数据。即使对于非常简单的问题，往往也需要上千组数据，对于一些...
《Hands-On Machine Learning》学习笔记-2.3 获取数据
fioccy的专栏
09-17 464
端到端机器学习项目 获取数据 下载数据 可以直接使用浏览器下载数据文件，然后解压出其中的CSV文件，但是更好的办法是写一个函数来实现它，特别是当数据会变化的时候，使用函数的形式能够随时随地获取最新的数据。 import pdb # pdb.set_trace() import os import tarfile from six.moves import urllib DOWNLOAD_ROO...
Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn,Keras & TensorFlow
naozibuok的博客
11-27 1607
读书记录。
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow [EPUB]
03-27
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems by Aurélien Géron English | 2017 | ISBN: 1491962291 | 566 Pages | EPUB | 8.41 MB Through a series of recent breakthroughs, deep learning has boosted the entire field of machine learning. Now, even programmers who know close to nothing about this technology can use simple, efficient tools to implement programs capable of learning from data. This practical book shows you how. By using concrete examples, minimal theory, and two production-ready Python frameworks—scikit-learn and TensorFlow—author Aurélien Géron helps you gain an intuitive understanding of the concepts and tools for building intelligent systems. You’ll learn a range of techniques, starting with simple linear regression and progressing to deep neural networks. With exercises in each chapter to help you apply what you’ve learned, all you need is programming experience to get started. Explore the machine learning landscape, particularly neural nets Use scikit-learn to track an example machine-learning project end-to-end Explore several training models, including support vector machines, decision trees, random forests, and ensemble methods Use the TensorFlow library to build and train neural nets Dive into neural net architectures, including convolutional nets, recurrent nets, and deep reinforcement learning Learn techniques for training and scaling deep neural nets Apply practical code examples without acquiring excessive machine learning theory or algorithm details
Hands-on-Machine-Learning-with-Scikit-第二版完整先行版
06-11
Hands-on-Machine-Learning-with-Scikit-第二版完整先行版
Hands-On Data Science and Python Machine Learning
08-15
Hands-On Data Science and Python Machine Learning by Frank Kane English | 31 July 2017 | ISBN: 1787280748 | ASIN: B072QBVXGH | 420 Pages | AZW3 | 7.21 MB Key Features Take your first steps in the world of data science by understanding the tools and techniques of data analysis Train efficient Machine Learning models in Python using the supervised and unsupervised learning methods Learn how to use Apache Spark for processing Big Data efficiently Book Description Join Frank Kane, who worked on Amazon and IMDb's machine learning algorithms, as he guides you on your first steps into the world of data science. Hands-On Data Science and Python Machine Learning gives you the tools that you need to understand and explore the core topics in the field, and the confidence and practice to build and analyze your own machine learning models. With the help of interesting and easy-to-follow practical examples, Frank Kane explains potentially complex topics such as Bayesian methods and K-means clustering in a way that anybody can understand them. Based on Frank's successful data science course, Hands-On Data Science and Python Machine Learning empowers you to conduct data analysis and perform efficient machine learning using Python. Let Frank help you unearth the value in your data using the various data mining and data analysis techniques available in Python, and to develop efficient predictive models to predict future results. You will also learn how to perform large-scale machine learning on Big Data using Apache Spark. The book covers preparing your data for analysis, training machine learning models, and visualizing the final data analysis. What you will learn Learn how to clean your data and ready it for analysis Implement the popular clustering and regression methods in Python Train efficient machine learning models using decision trees and random forests Visualize the results of your analysis using Python's Matplotlib library Use Apache Spark's MLlib package to perform
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt housing=pd.read_csv('D:\\pythondata\\housing.csv') housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude") housing.plot(ki
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通过结合《ISLR》和《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的学习资料，辅以吴恩达的课程，读者将能够全面掌握机器学习的原理和应用，为进一步的学习和研究打下坚实的基础。
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