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

在计算机视觉领域，深度学习应用广泛。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，每个像素都作为输入参数，如 256x256 分辨率的图像就有超 65,000 个输入参数，再结合全连接层的神经元数量，可能有数百万个参数，这易导致过拟合且训练时间长。

而深度学习可构建卷积神经网络（CNNs），它能在保留数据关键特征的同时，减少模型需学习的参数数量，从而高效准确地提取特征用于模型训练。

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包，主要用于处理大型多维矩阵，提供了矩阵变换、拼接和高级数学运算的工具，能保证速度和效率。

示例代码：

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)
# 打印数组的第二列
print(arr[:,1])
# 打印数组的最后一行
print(arr[2,:])
# 矩阵与标量 -1 相乘
print(np.multiply(arr, -1))

2.2 Matplotlib

Matplotlib 用于可视化数据和模型结果，能绘制从简单折线图到复杂的等高线图和 3D 图等多种图形，且与 NumPy 配合良好。

示例代码：