人类学习机器学习。

不适当的“边做边学”的机器学习方法,例如Python

1.简介。

在2019年的senza sapere cosa意义上的“机器学习”? Boh,probabilmentesì(36岁的男同性恋者弗兰肯斯坦Jr. e quando i miei amici fanno le citazioni io non ridoperchénon le capisco mai)的个人资料,每个approfondire。 可以在特定技术上做出贡献的同时,也可以在特定的技术上做出贡献。

概论的目的是通过代数线性学习,统计,理论研究,计算数据库,功能数据库,神经网络,程序设计,所有程序, 您可以通过以下方法来解决这个问题:(la mia清单:百页机器学习书,Python数据科学手册,Quora e il celeberrimo“机器学习是有趣” qui su中等)。

2.PerchéPython?

L’utilizzo di Python ha avuto una crescita esponenziale nell’ultimo decennio,chésignaintanto una a viva e attiva,quindi un sacco di persone che hanno affrontato e risolto i tuoi stessi problemi prim a di flow( — Python的惊人增长)。

Inoltre Python违规行为,未成年人的图书馆同意书和“同意书”的“ 进口 ”,rendendo quindi立即开始的年龄,analizzare设置为daren complessi rendendo la sintassi del codice snella(最受欢迎的Python是最受欢迎的Python –机器学习所用的语言)。

在ultimo中,可以综合编程的语言,可以在python夏季训练营中学习和学习Python。

3.机器学习的假人。

可以学习机器学习吗?

在电子游戏(特别是电子游戏)中参与了游戏的创作,例如Arthur Lee Samuel(1901-1990年),Dobbiamo和Arthur Lee Samuel的作品。

IBM的samuel crea infatti in a celebr didédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédédénandosemperpiùabile。 在意大利语的tradotto con“ apprendimento automatico”中,机器学习的esplora studio e costruzione di algoritmi che possano riconoscere模式使用indo induttivo的insieme di dati e fare quindi predizioni模式,可以根据进度自动进行统计。 在参加特别演出的演艺人员中,米拉里·米格里里·孔埃斯佩里恩扎的表现是:

如果某计算机程序可以通过经验E来提高,则计算机程序可以从经验E中学习有关某类任务T和绩效指标P的信息,如果计算机在T中的任务中的性能(由P衡量)有所提高。[Tom Mitchell,帽。 一世]

在via via generale中,可以自动执行“自动”或“自动”?

  • Quando vogliamo capire a checategoria appartenga un determinato valore di input:问题的照片raggomitolato o una奶油蛋卷? ( Classificazione )。
  • Quando vogliamo tentare di prevedere il valore futuro di un dato di input noto il suo valore pregresso。 固定资产证明书( Regressione )。
  • Quanto vogliamo raggruppare dei dati che presentano caratteristiche simili tra loro:在确定的caratteristiche(Colmoizzaziazione)中,sogola in semiola scuola。

第二种实用工具,是机器学习的一种分类,它适用于各种应用,例如:

  • 有监督的学习:在每个分类的数据集中,按ciascun数据集分类输出的机会分类中的“algoritmo rice”类别中的“s esso possa derivarne la funzione sottostante e usarla per risolvere altrii类似物”。 垃圾邮件反垃圾邮件,垃圾邮件通知邮件设置为垃圾邮件分类和非垃圾邮件分类。
  • 无监督学习:在输入输出中的问题中,senzaperòalcuna indicazione表示riguardo dell’output或delle loroproprietà。 基本信息分类中的分类。 不可思议的航空兵creando cluster a conventatori aventi caratteristiche affini tra loro magari non-immediatamente individuabili。
  • 半监督学习:快来学习吧,快来学习吧!
  • 强化学习:按顺序进行操作,按照每个程序使用人工智力游戏。 每台计算机上以无用信息的形式先后在计算机上以各种方式发生的自然变化; raccogliendo i dati,esso affina l’algoritmo per aaumentarne l’output di volta in volta(per comprendere facilmente questo caso,pensiamo all’intelligenza humane Dietro ad un picchia-duro,dove i colpi a segno sono i premi ed i colpi incasscas le punizioni。Una prima reazione di apprendimento potrebbe essere probabilmente usare la parata quando l’avversario tenta un colpo)。

机器学习中的非典型性和非典型性。 校长本人:

  • 朴素的贝叶斯:在贝鲁斯和贝加拉瓜的原始气候中受益的先例。 从根本上说,“ 天真的 ”,“根本的”,“根本的”,“重要的”,“根本的”,“真实的”。 自愿赞助商的身份证明书,在意大利的里约热内卢发起,并在问题上进行了问答。
  • 支持向量机( SVM ):支持向量机的基本概念,不可替代的软件,不可转换的钢琴,不可转换的软件和可分离的软件maggior distanza possibile。 可以按照适当的方式在适当的方式上按照尼古拉·皮奥韦桑(Nicola Piovesan)的插图进行创作。
  • KNN (K-Nearest Neighbors):来吧,我是诺姆·史蒂索(Nest Stesso),我正在寻求一个分类集群,他正在考虑如何解决这个问题,并在适当的时候提起诉讼。训练集)。 La spiega ulteriore in Italiano stavolta da Quora。
  • 随机森林(Random Forest):塞斯托(timet alamo),朱斯托(giusto)? E在随意性分类中的性质和构成上的差异。 常见问题解答。 按照要求,播放一个问题录象带。

不能解决所有问题的概率决定可能因无法解决的问题而发生的纠纷,可能会因违反法律而丧失法律效力。 Innotre ben si adatta al nostro数据集semplice e povero di dati。

重要信息请参见CountVectorizer,并在ret内批准parole的批准书,并按每份申请的有效期使用paricolarmente utile。 根据每个人的意见。teoria Dietro la vettorializzazione rimando qui。

Forniamo or no il nostro数据集。 在进行集体诉讼时要进行必要的监督和调查,并应在输入法中进行价值评估。

验证数据集和每个验证集的检验集和测试集:

  • OK_txt —正确地显示了字符串。
  • NOK_txt —否定的字符串。
  • TST_txt —验证模型输出的可变性
  OK_txt = [“ ti voglio bene”,“ ti amo molto”,“ mi piace tanto”,“ molto bello”] 

NOK_txt = [“ ti odio”,“ ti odiamo”,“ non mi capisce”,“ non lo sopporto”]
  TST_txt = [“ ti odio molto”,“ noi ci amiamo”,“ non mi capisce”,“èmolto bello”] 

安迪阿莫·阿德索(Andiamo adesso)提出了一项在数据可变的维塔雷河中标注丹参成分的正向和负向提议的建议。

  training_txt = OK_txt + NOK_txt 

training_labels = [“正”] * len(OK_txt)+ [“负”] * len(NOK_txt)
  vectorizer = CountVectorizer() 
  vectorizer.fit(training_txt) 

在多米尼加共和国的多米尼加共和国的多纳迪斯科·科斯特鲁亚莫·阿尔贝罗·判决书,在西班牙瓦莱比里的西班牙国家警察组织。

  training_vectors = vectorizer.transform(training_txt) 
testing_vectors = vectorizer.transform(TST_txt)
 分类器= tree.DecisionTreeClassifier() 
classifier.fit(training_vectors,training_labels)
预测= classifier.predict(testing_vectors)
打印(预测)

输出测试数据集(可视化文档的注释):

  #TST_txt = [“ ti odio molto”,“ noi ci amiamo”,“ non mi capisce”,“èmolto bello”] 
  [“负”,“正”,“负”,“正”] 

Vediamo subito quindi来到了risulti corretta分类; 修改TST_txt 指令集的多种多样,可以方便地控制和控制摄像机的使用,方便使用范围内的指令,可以在任何测试中获得显着的效果。

在此基础上,您将学习如何使用简单的语言,如何在模型培训中进行重要的培训,以及如何在实际操作中获得高质量的数据。

可以在任何形式的模型上进行细微的区分,并可以在书信中(例如,“ seiproprio bravo!”按实际使用的标记使用)。

在线示例工具WebGraphiviz,在线帮助您解决由Possiamo anche poi stampare il nostro albero决策者和Andarlo ad esaminare提供的在线示例工具。

每个cercare il文件tree.dot cheèstato appena creato的Inseriamo questa stringa andiamo nel文件夹del nostro IDE。

  tree.export_graphviz(分类器,out_file =“ tree.dot”,feature_names = vectorizer.get_feature_names(),) 

Web复制,粘贴到屏幕上,复制和粘贴粘贴,复制粘贴,粘贴到屏幕上,然后复制到屏幕上

5.测试!

验证问题的解决方法,请在图书馆了解更多信息。 如果声明为“ che esegua lo stesso compito”,则在最小数据集中添加Siccome siamo,在示例中添加possiamo creare。 Vediamo se我应有的报酬:

  def manual_classify(文本): 
如果文字中是“ dioo”:
返回“负”
如果文本中为“ non”:
返回“负”
返回“正”
 预测= [] 
 对于TST_txt中的文本: 
预测= manual_classify(文本)
projections.append(预测)
打印(预测)

Cosa abbiamo fatto? 防治非洲黑线病防治法》,《防治非洲黑热病》,《防治黑热病》。 Altrimenti,nell’analisi e se trova(非),ancoraènegativa。 在tutti gli altri casi中,la sentenzaèpositiva。

如果根据声明不构成手势,根据准确度声明 ,则应根据实际情况对每个问题进行直觉式质疑。

在认知中,在escoma amo,com,semper sul nostro数据集中,每个人都要测试riporto ancora,在otterremo questo risultato中:

  #TST_txt = [“ ti odio molto”,“ noi ci amiamo”,“ non mi capisce”,“èmolto bello”] 
  [“负”,“正”,“负”,“正”] 

因人而异的调查手册,必须遵守的法律规定,不得以任何形式获得真实的证据。d’altra rimane un mero esercizio non-rebablebile su un insieme di dati reale。

6. ML IRL。

机器学习中的Abbiamo终结者和semplice竞争者之间的竞争,应用机器学习中的sottostante lo sviluppo di sottostante lo sviluppo di sottostante lo sviluppo。

Generalizzazione:每个量化子集的有益信息,包括每个变量集,确定训练集(OK_txt)和(NOK_txt),以及所有可能的结果。 普通自动售货机,普通自动售货机,自动售货机,自动售货机,自动售货机和自动售货机。 Questo si ottiene fornendo un adeguato训练集al modello,dal quale sia possibile estrapolare un congruo numero di pattern。 最终,您将在伏打中进行等级分类和手动操作。

过度拟合和欠 拟合:在定量算法解释中过度拟合的数据集不适用,而归因于否定性。 在“现实”中,“积极”和“消极”指称“非”。 在没有持续存在的情况下,因问题需要解决的问题的解决方法,请在预防方法上作好证明。 因三合一数据不足造成的数据丢失(由于数据偏见),Google扩大了销售范围,大美人也因此受到了极大的关注。

紧急情况发生时,可能会发生异常现象,造成一定程度的输出不良影响。

组合培训的方法:自动培训的基础设置,自动加工的基础培训,可以连续进行的临时培训:是否可以通过“ corretto”进行? 迪·阿蒂·阿比斯蒂亚·比索尼奥? 不遵守法律的双重权利和无罪的诉讼权利。 扩大应用范围:

  • 类比: Quali Problemi Analoghi a quiello che stiamo affrontando sono stati risolti in Priornza,e con quale set di dati?
  • 证据:数据集的世界范围内的数据量是多少? Quanto ne conosco casispecifici,complessità,e trabocchetti? Quantoèsporco il dato che conto di adoperare? 普通基础上的双性恋者;普通性双性恋者; 嘻哈音乐的量化测试和摇滚乐队的音乐的量化测试? 追究一切权利的行为,追究一切权利。 La conoscenza del campo di applicazione diventa,位于altri termini,discriminante。
  • Euristica:以独立的方式对普通法和普通法进行合并,并以适当的方式限制了律师的公正性。
  • Nel dubbio: 获取更多数据。 机器学习与过程工业,机器学习与个人学习。 不能输出输出的算法。 同意的任何一方的永久性tratraciaciamo saliclicitàqui il tema della pulizia del dato che meriterebbe un partro。

Ecco infine il mio codice从头到脚证明了自己可以运行ignorante sul vostro IDE:

 创建于2019年1月30日星期三20:54:37 
机器学习导论
@author:卡洛
“”
从sklearn导入树
从sklearn.feature_extraction.text导入CountVectorizer
  OK_txt = [“ ti voglio bene”,“ ti amo molto”,“ mi piace tanto”,“ molto bello”] 

NOK_txt = [“ ti odio”,“ ti odiamo”,“ non mi capisce”,“ non lo sopporto”]
  TST_txt = [“ ti odio molto”,“ noi ci amiamo”,“ non mi capisce”,“èmolto bello”] 
  training_txt = OK_txt + NOK_txt 

training_labels = [“正”] * len(OK_txt)+ [“负”] * len(NOK_txt)
 打印(training_labels) 
  vectorizer = CountVectorizer() 
  vectorizer.fit(training_txt) 
 打印(vectorizer.vocabulary_) 
  training_vectors = vectorizer.transform(training_txt) 
testing_vectors = vectorizer.transform(TST_txt)
 分类器= tree.DecisionTreeClassifier() 
classifier.fit(training_vectors,training_labels)
预测= classifier.predict(testing_vectors)
打印(预测)
  tree.export_graphviz(分类器,out_file =“ tree.dot”,feature_names = vectorizer.get_feature_names(),) 
  def manual_classify(文本): 
如果文字中是“ dioo”:
返回“负”
如果文本中为“ non”:
返回“负”
返回“正”
 预测= [] 
 对于TST_txt中的文本: 
预测= manual_classify(文本)
projections.append(预测)
打印(预测)

7.注销。

  • 机器学习(非母语)资格考试修订和修订的整体观点 禁止在任何其他地方使用任何法律,法律,法律,法律,法律和法律法规
  • Grazie a Gareth Dwyer,自动编码专家,从学校到学校的英语写作。
  • 设计师,设计师和专家之间的联系: 人工智能会偷走UX / UI设计师的工作吗? (“ macos’èquesto,un episodio crossover?”)。
  • 自我证明,申请和批准的权利→Carlo Occhiena☺