大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python学习模型回归的问题,于是小编就整理了5个相关介绍Python学习模型回归的解答,让我们一起看看吧。
- python 模型训练详解?
- 学习完Python《从入门到实践》这本书后,有什么进阶的书值得一看?
- Python里面有什么好用且有趣的模块?
- python多元线性回归怎么计算?
- 一个合格的Python工程师,应该具备怎样的编程水平?
python 模型训练详解?
1. 数据预处理:首先需要加载数据并进行预处理,例如数据清洗、数据归一化、缺失值填充等。
2. 特征工程:将数据转化为特征向量,可以采用特定的算法或方法提取特征,例如主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等。
3. 模型选择:选择合适的模型,如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
4. 模型训练:使用训练数据对模型进行训练,并对模型进行评估,例如交叉验证、ROC曲线、精度、召回率等。
学习完Python《从入门到实践》这本书后,有什么进阶的书值得一看?
python之所以火是因为人工智能的发展,个人整理学习经验仅供参考!
感觉有本书你学的差不多了就基本具备了一名合格的python编程工程师,不过可惜的是这本书没有电子版,只有纸质的。
1.1 数学建模1.1.1 数学建模与人工智能1.1.2 数学建模中的常见问题1.2 人工智能下的数学1.2.1 统计量1.2.2 矩阵概念及运算1.2.3 概率论与数理统计1.2.4 高等数学——导数、微分、不定积分、定积分第2章 Python快速入门
2.1 安装Python2.1.1 Python安装步骤2.1.2 IDE的选择2.2 Python基本操作2.2.1 第 一个小程序2.2.2 注释与格式化输出2.2.3 列表、元组、字典2.2.4 条件语句与循环语句2.2.5 break、continue、pass2.3 Python高级操作2.3.1 lambda2.3.2 map2.3.3 filter第3章 Python科学计算库NumPy
3.1 NumPy简介与安装3.1.1 NumPy简介3.1.2 NumPy安装3.2 基本操作3.2.1 初识NumPy3.2.2 NumPy数组类型3.2.3 NumPy创建数组3.2.4 索引与切片3.2.5 矩阵合并与分割3.2.6 矩阵运算与线性代数3.2.7 NumPy的广播机制3.2.8 NumPy统计函数3.2.9 NumPy排序、搜索3.2.10 NumPy数据的保存第4章 常用科学计算模块快速入门
4.1 Pandas科学计算库4.1.1 初识Pandas4.1.2 Pandas基本操作4.2 Matplotlib可视化图库4.2.1 初识Matplotlib4.2.2 Matplotlib基本操作4.2.3 Matplotlib绘图案例4.3 SciPy科学计算库4.3.1 初识SciPy4.3.2 SciPy基本操作4.3.3 SciPy图像处理案例第5章 Python网络爬虫5.1 爬虫基础5.1.1 初识爬虫5.1.2 网络爬虫的算法5.2 爬虫入门实战5.2.1 调用API5.2.2 爬虫实战5.3 爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1 多进程5.3.2 多线程5.3.3 协程5.3.4 小结第6章 Python数据存储
6.1 关系型数据库mysql6.1.1 初识Mysql6.1.2 Python操作MySQL6.2 NoSQL之MongoDB6.2.1 初识NoSQL6.2.2 Python操作MongoDB6.3 本章小结6.3.1 数据库基本理论6.3.2 数据库结合6.3.3 结束语第7章 Python数据分析
7.1 数据获取7.1.1 从键盘获取数据7.1.2 文件的读取与写入7.1.3 Pandas读写操作7.2 数据分析案例7.2.1 普查数据统计分析案例7.2.2 小结第8章 自然语言处理
8.1 Jieba分词基础8.1.1 Jieba中文分词8.1.2 Jieba分词的3种模式8.1.3 标注词性与添加定义词8.2 关键词提取8.2.1 TF-IDF关键词提取8.2.2 TextRank关键词提取8.3 word2vec介绍8.3.1 word2vec基础原理简介8.3.2 word2vec训练模型8.3.3 基于gensim的word2vec实战第9章 从回归分析到算法基础
9.1 回归分析简介9.1.1 “回归”一词的来源9.1.2 回归与相关9.1.3 回归模型的划分与应用9.2 线性回归分析实战9.2.1 线性回归的建立与求解9.2.2 Python求解回归模型案例9.2.3 检验、预测与控制第10章 从K-Means聚类看算法调参
10.1 K-Means基本概述10.1.1 K-Means简介10.1.2 目标函数10.1.3 算法流程10.1.4 算法优缺点分析10.2 K-Means实战第11章 从决策树看算法升级
11.1 决策树基本简介11.2 经典算法介绍11.2.1 信息熵11.2.2 信息增益11.2.3 信息增益率11.2.4 基尼系数11.2.5 小结11.3 决策树实战11.3.1 决策树回归11.3.2 决策树的分类第12章 从朴素贝叶斯看算法多变 193
12.1 朴素贝叶斯简介12.1.1 认识朴素贝叶斯12.1.2 朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3 朴素贝叶斯算法的优缺点12.2 3种朴素贝叶斯实战第13章 从推荐系统看算法场景
13.1 推荐系统简介13.1.1 推荐系统的发展13.1.2 协同过滤13.2 基于文本的推荐13.2.1 标签与知识图谱推荐案例13.2.2 小结第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅
14.1 初识TensorFlow14.1.1 什么是TensorFlow14.1.2 安装TensorFlow14.1.3 TensorFlow基本概念与原理14.2 TensorFlow数据结构14.2.1 阶14.2.2 形状14.2.3 数据类型14.3 生成数据十二法14.3.1 生成Tensor14.3.2 生成序列14.3.3 生成随机数14.4 TensorFlow实战
希望对你有帮助!!!
Python里面有什么好用且有趣的模块?
如果你想下载腾讯视频、优酷、爱奇艺里面的视频,你一定要试试you-get这个模块,实在太好用了,当然也可以下载***的视频,让我惊艳的是它居然支持国内网站下载。
You-Get是一个小型命令行实用程序,用于从web下载媒体内容(视频,音频,图像),以防没有其他方便的方法。
以下是您如何使用 它从***下载视频:
这可能是为什么你可能想要使用它:
您在互联网上享受了一些东西,只是想为了您自己的乐趣下载它们。
您可以通过计算机在线观看自己喜欢的视频,但禁止保存。 您觉得自己无法控制自己的计算机。 (并不是一个开放的Web应该如何工作。)
您希望摆脱任何闭源技术或专有JavaScript代码,并禁止在您的计算机上运行Flash等内容。
接口测试:requests
webui自动化:selenium,robotframework
app自动化:APPium,pyadb,monkeyrunner
PC端自动化:pyautoui,win32com
谢邀!个人见解,希望对你有帮助~
matplotlib
matplotlib 是python的画图模块,可以绘制各种图,包括折线图、散点图、饼状图等,并且可以绘制多个子图,标注图中特殊点等,绘制出的图片十分优美。
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python多元线性回归怎么计算?
多元线性回归是回归预测比较常见、简单的一种,主要是挖掘多个自变量X和目标变量Y之间潜在的关系,然后用一个表达式去表示,python里边提供了用于做多元线性回归预测的包scikit-learn,楼主直接可以在训练集上做训练,很方便,如果楼长想了解它是如何实现的,可以看看源码,官方文档上也有详细的说明,理论+代码,图文并茂,很快就能看懂,如果理论方面过关,python编程基础也可以,也可自己实现多元线性回归😁
一个合格的Python工程师,应该具备怎样的编程水平?
首先你这个python工程师范围太大,是后端开发工程师还是数据分析工程或者人工智能方面的工程师,建议你给自己先定位清楚,楼上几个回答都是关于数据分析方面的,或者也可能是打广告的。扎实的基础语法肯定是所有python工程师合格的基础,不要觉得敲完了python基础语法就觉得自己基础语法合格了,这个还需要深挖,比如说闭包,迭代器,生成器,上下文管理以及他们的协议,得十分清楚。当然更高级的还有元类了,动态绑定类方法以及属性了,垃圾回收这些知识。就后端开发工程师来讲,django,flask,tornado这三个框架熟悉其中之一,那是基本的,有可能就全部熟悉,并研究过他们的源码。数据库方面,你需要了解一个关系数据库和一个非关系数据库,建议是mysql和redis当然postgresql以及mongdb
也可以。然后就是消息对列了,celery,MQ等等。如果更深入则需要研究分布式架构方面的。总而言之,扎实的基础语法+框架+关系数据库+非关系数据+异步消息对列就可以称之为一个合格的后端开发工程师。
到此,以上就是小编对于python学习模型回归的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习模型回归的5点解答对大家有用。