7、Python中常用的深度学习和机器学习库及回归模型构建

Python中常用的深度学习和机器学习库及回归模型构建

1. 深度学习与卷积神经网络

深度学习在计算机视觉领域应用广泛。传统人工神经网络（ANN）在图像检测任务中面临挑战，因为处理图像时需将每个像素作为输入，参数数量巨大，易导致过拟合且训练时间长。例如，一张分辨率为256x256的图像，输入参数超65000个，若全连接层神经元数量多，参数可达数百万。

而深度学习可构建卷积神经网络（CNNs），其能减少模型需学习的参数数量，同时保留数据关键特征，从而高效准确地进行特征提取和模型训练。

2. Python中常用的机器学习和深度学习库

2.1 NumPy

NumPy是Python构建机器学习模型的重要工具，主要处理大型多维矩阵，提供矩阵变换、拼接和高级数学运算的高效工具。
- 初始化NumPy数组示例 ：

import numpy as np
# 创建一个3x3的NumPy数组
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7, 8, 9]])
print(arr)

输出结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

• 数组元素提取示例 ：

print(arr[:,1])  # 打印数组的第二列
print(arr[2,:]