机器学习小白学习笔记---day1

机器学习小白学习笔记之scikit-learn

最近刚把西瓜书啃完,一大堆理论让脑子真的是一团浆糊,说实话看的基本只有一个概念哈哈哈,效果不高,但是让我对与机器学习真的是整体有了一个大的了解,但是并没能将每个课后作业都完成,甚至很多公式推导也没实现,太难了,让我着手于实践,古人云实践出真知,又拿起了另一本书《Introduce to Mashine Learning with python》

跟着书本一步一步下来,因为每一步都会有点效果出来,就感觉很有成就感哈哈哈,虽然是跟着书码代码,但是冥冥之中觉得自己在提高,毕竟成为高手的第一步都是从模仿开始。

首先打开早就下载好的anacandajubyte note,恰好这本书基本上也都是在jubytenote上打得代码,所以一路上没有什么坑。

下面晒几张图

机器学习小白学习笔记---day1_第1张图片
虽然只是简单的画一个图,但是成就感还是有一丢丢的,感觉这个画图的库和matlab很像。

接下来就是以一个具体的三分类问题开始实践,是一个非常经典的鸢尾花(iris)三分类问题。一步步下来都不会有什么问题,因为anacanda本身就安装了支持的库,但是其中有一个mglearn库还需要安装。

打开anancanda3 promt 直接

pip install mglearn

ok完美解决,不过还有个小瑕疵就是pandas的库更新了散点图的绘制函数,pd.plotting.scatter_matrix 中间加上一个plotting就可以完美解决,最后呈现了数据散点图:(很清晰的可以看出,数据大致的可以被划分为三类,这说明机器模型很可能可以学会区分它们)
机器学习小白学习笔记---day1_第2张图片

哈哈哈又是一波成就感上来了!继续往下学习,越学越兴奋!

那么接下来就开始预测了,首先建立一个k近邻模型,在西瓜书上看到的时候可能会比较抽象,因为都是公式在解释,但是到了实际的情况上看,一下子就融会贯通了,通过sklearn库中的KNeighborsClassifier算法类来实现。不多说直接上最后的图:

机器学习小白学习笔记---day1_第3张图片

那第一章到这里就结束了,收获颇丰,感觉理论学完,实践起来就有种恍然大悟的感觉。

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