本文是 Python 机器学习基础系列文章的第一篇——Python 篇。Python任何一门编程语言，入门学习的基础知识包括：数据类型、控制流、函数、模块化、类，以及一些常用的零碎语法。Python 亦不例外。数据类型基本数据类型包括布尔型（bool）、整型（int）、长整型（long）、浮点型（float）、复数（complex）五种。内置常量：False, True, None, NotImp
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2023-08-24 13:58:40
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# Python机器学习编程案例实现指南
## 1. 整体流程
下面是实现Python机器学习编程案例的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估与调参 |
| 5 | 模型部署与应用 |
## 2. 具体步骤及代码
### 步骤1：数据收集与预处理
# Python机器学习案例
## 引言
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用统计学原理和算法来使计算机具备学习能力。Python是一门流行的高级编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的第三方库支持。在Python中，有许多强大的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow和Keras，使得开发和应用机器学习模型变得更加简单。
本文将以一个简单的机器学习案例为例，带您了解
原创
2023-10-16 10:19:20
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# Python机器人编程案例
## 介绍
机器人编程是一门涉及机器人设计、控制和自动化的领域。通过编程，我们可以使机器人执行各种任务，如移动、感知、交互等。Python是一种简洁易学的编程语言，非常适合用于机器人编程。本文将介绍一个简单的机器人编程案例，并提供代码示例。
## 机器人案例：自动巡线小车
### 基本思路
我们将设计一个能够自动巡线的小车。小车上有两个光电传感器，可以感知
原创
2023-09-24 18:30:46
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# 机器学习案例教程
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个子领域，它主要通过分析和学习数据来进行预测和决策。在这篇文章中，我们将通过一个简单的机器学习案例来帮助大家理解机器学习的基本概念和流程。
## 机器学习基本概念
机器学习的核心是使用算法从数据中学习模式，并利用学习到的模式来进行预测或分类。整个过程通常可以分为以下几个步骤：
1. **数据收集**：收
# Python机器学习经典案例 源代码实现指南
## 概述
在本文中，我将指导你如何实现一个经典的机器学习案例，使用Python进行编程。这个案例将帮助你理解机器学习的基本概念并掌握实践技能。我将按照以下步骤来进行讲解，并提供相应的代码实现。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。下表展示了每个步骤的概述。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1
原创
2023-08-27 12:52:50
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数据和学习现在，机器学习中的数据主要有两种类型：“标记”和“未标记”。标记数据包含与输出映射的输入，以便模型可以学习模式并验证自身以提供更好的答案。通常，这种方法称为监督学习，它需要人工干预来提供标签。监督学习还具有很高的准确性，因为模型可以根据映射准确地确定模式。然而，对于未标记的数据，不费点力气就很难预测输出。该模型需要找到自己的模式并根据某些参数将事物组合在一起。这种技术称为“聚类”，这种类
原创
2023-09-21 11:39:05
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# 慧编程 机器学习
## 引言
机器学习是一种让计算机从数据中学习和推断的技术。它可以帮助我们从大量的数据中挖掘出有用的信息，并用于预测和决策。慧编程是一个专注于机器学习的编程平台，为开发者提供了丰富的机器学习算法和工具，使得机器学习变得更加简单和高效。
本文将介绍慧编程的机器学习功能，并使用代码示例演示如何使用慧编程进行数据处理、模型训练和预测。
## 数据处理
在机器学习中，数据准
目录一 、大模型落地需要”场景化AI“助力二、”场景化AI”核心就是CNN三、场景化AI模型构建四、深度学习CNN网络1 概念解读2 算法基础3 CNN架构4 CNN算法5 卷积计算6 激励函数7 算法优化8 模型演进一 、大模型落地需要”场景化AI“助力场景化AI的助力，就是深度学习，核心还是CNN，训练定制化的模型。因此大家务必掌握CNN。与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程主流的推荐系统算法大致分为两类:基于用户行为数据的协同过滤算法基于内容数据的过滤算法大致而言，基于内容数据的算法适用于cold start，即用户和项目都比较少的时候，而基于用户行为数据的协同过滤算法在用户和项目较多，数据比较丰富的情况下有较高的准确率。除此之外，还包括基于社会网络数据的推荐，基于语境（上下文）感知数据的推荐，基于
原创
2017-12-09 09:46:50
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机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容
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2023-05-19 12:47:32
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）python教程全解安装pip install lightgbmgitup网址：https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法们：RF、GB
原创
2022-03-27 16:29:59
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ChatterBot 是一个基于机器学习的对话对话引擎，使用 Python 构建，可以根据已知对话的集合生成响应。ChatterBot 的语言独立设计允许它被训练说任何语言。github的地址在这里。典型输入的示例如下：user: Good morning! How are you doing?
bot: I am doing very well, thank you for asking.
us
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2023-07-26 13:59:24
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编程语言介绍#机器语言由于计算机内部只能接受二进制代码，因此，用二进制代码0和1描述的指令称为机器指令，全部机器指令的集合构成计算机的机器语言，用机器语言编程的程序称为目标程序。只有目标程序才能被计算机直接识别和执行。但是机器语言编写的程序无明显特征，难以记忆，不便阅读和书写，且依赖于具体机种，局限性很大，机器语言属于低级语言。用机器语言编写程序，编程人员要首先熟记所用计算机的全部指令代码和代码的
02.编程语言与python介绍1. 编程语言分类1.1. 机器语言机器语言是站在计算机(奴隶)的角度，说计算机能听懂/理解的语言，而计算机能直接理解的就是二进制指令，所以机器语言就是直接用二进制编程，这意味着机器语言是直接操作硬件的，因此机器语言属于低级语言，此处的低级指的是底层、贴近计算机硬件（贴近代指需要详细了解计算机硬件细节、直接控制硬件），详解如下#机器语言
用二进制代码0和1描
所以，这是我第一篇51CTO学院公开的，也是我最后一篇公开的51CTO学院的。我吹下的牛逼，得让人看见，才能有鞭策我的动力。不然我光对自己吹牛B，只不过是对自己的一种安慰。接下来就直接进入正题吧，如何在一台全新的电脑上打造python编程环境：①联网。下载anaconda和conemuanaconda的下载：https://www.anaconda/download/请务必选对
器学习（machine learning）和逻辑编程（logic programming）有一种奇妙的关系，在我眼里她们就像亲姐妹。很多人都了解机器学习，可是很少有人理解逻辑编程。在这篇短文里，我简要介绍一下逻辑编程是什么，然后讲讲它与机器学习的相...
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2022-12-06 11:23:11
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程序耦合和解耦的讲解2020.9.21By ljm1.什么是耦合 在我们编写程序的时候，通常会用多个功能模块，共同实现我们的功能，这时，各个功能模块间联系的紧密度就可以理解为我们常说的耦合度。例如：内容耦合 、公共耦合等。2.为什么要解耦我们常听到，编写程序要做到“高内聚，低耦合”。“高内聚”是要我们在编写程序时，每个功能模块可以专注的完成一个功能。而“低耦合”是指我们在编写程序时，尽量减少模块间
一句话理解Spark是什么spark是一个基于内存计算的框架，是一种通用的大数据快速处理引擎。spark的版本支持情况本文基于Spark2.3.1做阐述说明。spark的特点内存计算运行速度快当然说它快，总要有个对比项，这里是基于和Hadoop的MapReduce来对比，由Spark是基于内存，所以它的计算速度可以达到MapReduce\Hive的数倍甚至数十倍高。灵活性易用性强：提供了高阶的基于
一.编程语言介绍 1.1 机器语言：直接用计算机能理解的二进制指令编写程序，直接控制硬件 1.2 汇编语言：用英文标签取代二进制指令取编写程序，本质也是在直接控制硬件 1.3 高级语言：用人能理解的表达方式去编写程序，无需考虑硬件的操作细节 编译型：类似于谷歌翻译 解释型：类似于同声传译 执行效率：机器语言>汇编语言>高级语言（编译型&
