HandsOn Machine Learning with ScikitLearn and TensorFlo

最新推荐文章于 2024-10-10 08:01:00 发布

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分类专栏： AI大模型企业级应用开发实战文章标签：大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计

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本书《HandsOn Machine Learning》深入浅出地介绍了机器学习概念和核心算法，如线性回归、KNN。通过实例演示如何使用Scikit-Learn库进行数据集创建、模型训练与评估，帮助读者理解并掌握机器学习实践技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。为了解决这个问题，该书试图通过教授者对机器学习的实际应用问题的理解，将机器学习知识和技能从浅层次到深层次地呈现出来。作者认为，真正掌握机器学习并非易事，需要结合实际应用场景和方法论，才能真正解决复杂的问题。本文将以该书中最著名的Scikit-learn库及TensorFlow框架为例，带读者领略机器学习在实际工程中的各种应用场景和解决方案。

2.基本概念术语说明

本章节将会介绍一些机器学习相关的术语和概念，包括数据集、特征、模型、训练样本、测试样本等。阅读完本节内容后，读者可以快速了解机器学习的基础概念。

2.1 数据集 Data Set

数据集（Data set），又称为样本或样本集（Sample set）、训练集（Training set）或者是测试集（Test set）。顾名思义，数据集就是用来训练或测试模型的数据。它是由若干个元素组成的集合，每个元素通常代表一个实例（Instance），每个实例拥有相同数量的属性（Attribute）或特征（Feature）。数据的每一个元素都对应着一个标签（Label）。