線性回歸的案例
使用線性回歸預(yù)測(cè)降雨量 ￥2
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降雨預(yù)測(cè)是機(jī)器學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用，而線性回歸是一種簡(jiǎn)單而有效的技術(shù)，可用于此目的。在此任務(wù)中，目標(biāo)是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)降雨量。
線性回歸是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法，用于對(duì)因變量與一個(gè)或多個(gè)自變量之間的關(guān)系進(jìn)行建模。在這種情況下，因變量是降雨量，自變量是用于預(yù)測(cè)降雨量的特征，例如溫度、濕度、風(fēng)速等。
第一步是收集歷史數(shù)據(jù)，其中包括降雨量和自變量的相應(yīng)值。收集數(shù)據(jù)后，需要對(duì)其進(jìn)行清理和預(yù)處理，以刪除任何異常值或缺失值。
接下來，將數(shù)據(jù)分為兩組：訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而測(cè)試集用于評(píng)估其性能。
要執(zhí)行線性回歸，我們首先需要定義一個(gè)假設(shè)函數(shù)，將輸入變量映射到輸出變量。在這種情況下，假設(shè)函數(shù)是以下形式的線性方程：
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
其中 y 是預(yù)測(cè)的降雨量，x1， x2， ...， xn 是輸入變量，b0， b1， b2， ...， bn 是在訓(xùn)練期間學(xué)習(xí)的系數(shù)。
為了訓(xùn)練模型，我們需要找到使訓(xùn)練集中預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差異最小的系數(shù)值。這是通過使用梯度下降或其他一些優(yōu)化算法最小化均方誤差 （MSE） 來實(shí)現(xiàn)的。
訓(xùn)練模型后，它可用于預(yù)測(cè)新輸入值的降雨量。可以使用各種指標(biāo)來評(píng)估模型的性能，例如決定系數(shù) （R^2）、均方誤差 （MSE） 和均方根誤差 （RMSE）。
總之，線性回歸是一種簡(jiǎn)單而有效的技術(shù)，可用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)降雨量。該過程包括收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)、定義假設(shè)函數(shù)、訓(xùn)練模型以及評(píng)估其性能。
先決條件：線性回歸
降雨預(yù)測(cè)是科學(xué)技術(shù)用于預(yù)測(cè)一個(gè)地區(qū)的降雨量的應(yīng)用。準(zhǔn)確確定降雨量對(duì)于有效利用水資源、作物生產(chǎn)力和水結(jié)構(gòu)的預(yù)先規(guī)劃非常重要。在本文中，我們將使用線性回歸來預(yù)測(cè)降雨量。線性回歸告訴我們可以預(yù)期的降雨量。該數(shù)據(jù)集是來自德克薩斯州奧斯汀的公共天氣數(shù)據(jù)集，可在 Kaggle 上使用。
展開 線性回歸-sklearn（python）
, 3.0804742 , 2.00354529, 0.59170079,
0.32935072, -1.88302997, 2.31361467, 3.07962468, 1.76365421])
regre.intercept_
Out[38]: array([152.01410108])
regre.score(test_x,test_y)
Out[39]: 0.008764469066067981
ElastieNet回歸中alpha，l1_ratio參數(shù)對(duì)score的影響：
regre=linear_model.ElasticNet(alpha=0.01,l1_ratio=0.01)
regre.fit(train_x,train_y)
regre.coef_
regre.intercept_
regre.predict(test_x)
regre.score(test_x,test_y)
Out[40]: 0.3009856651603322
總結(jié)：
01 線性回歸分為：一元線性回歸和多元線性回歸；本文展示的是10個(gè)自變量的多元回歸，所以coef_有10個(gè)。
02 嶺回歸，Lasso回歸，ElasticNet回歸中，alpha參數(shù)默認(rèn)為1。
03 ElasticNet回歸中，l1_ratio參數(shù)默認(rèn)為0.5。
04 線性回歸其實(shí)就是數(shù)值分析中的線性擬合。
展開 機(jī)器學(xué)習(xí) |使用 Python 的多元線性回歸
此過程稱為 one-hot encoding，它將分類變量轉(zhuǎn)換為適合回歸模型的格式。
多元線性回歸中的多重共線性
在構(gòu)建多元線性回歸模型時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性。當(dāng)兩個(gè)或多個(gè)自變量彼此高度相關(guān)時(shí)，就會(huì)發(fā)生這種情況。這使得評(píng)估每個(gè)變量對(duì)因變量的單個(gè)貢獻(xiàn)變得困難。
檢測(cè)多重共線性包括兩種技術(shù)：
相關(guān)矩陣：檢查自變量之間的相關(guān)矩陣是檢測(cè)多重共線性的常用方法。高相關(guān)性（接近 1 或 -1）表示潛在的多重共線性。
VIF（方差膨脹因子）：VIF 是一種度量，用于量化預(yù)測(cè)變量相關(guān)時(shí)估計(jì)回歸系數(shù)的方差增加多少。高 VIF（通常高于 10）表明多重共線性。
在接下來的章節(jié)中，我們將深入學(xué)習(xí)這些技術(shù)
多元回歸模型的假設(shè)
就像簡(jiǎn)單線性回歸一樣，我們?cè)诙嘣?em>線性回歸中也使用了一些假設(shè)：
線性度：因變量和自變量之間的關(guān)系應(yīng)該是線性的。
同源性：誤差的方差在所有自變量水平上應(yīng)保持不變。
多元正態(tài)性：殘差應(yīng)服從正態(tài)分布。
無多重共線性：自變量不應(yīng)高度相關(guān)。
在 Python 中實(shí)現(xiàn)多元線性回歸模型
我們將使用 California Housing 數(shù)據(jù)集，其中包括收入中位數(shù)、平均房間和目標(biāo)變量房?jī)r(jià)等特征。
1.
展開 statsmodels中的線性回歸（OLS）
摘要：statsmodels是python專門關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)的第三方庫(kù)，本文只涉及普通最小二乘策略下的線性回歸內(nèi)容。并與scikit-learn進(jìn)行一點(diǎn)對(duì)比。
00 導(dǎo)入所需庫(kù)
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
01 普通線性回歸（OLS）
線性回歸的數(shù)學(xué)模型（常數(shù)項(xiàng) ，系數(shù)，噪聲）：
nobs = 100
X = np.random.random((nobs, 2))
beta = [1, 5]
e = np.random.random(nobs)
y = np.dot(X, beta) +e
results = sm.OLS(y, X).fit()
print(results.summary())
這有點(diǎn)問題，沒有常數(shù)項(xiàng)。如果要帶上常數(shù)項(xiàng)，需要在特征集中插入1；
nobs = 100
X = np.random.random((nobs, 2))
X = sm.add_constant(X)
beta = [3, 1, 5]
e = np.random.random(nobs)
y = np.dot(X, beta)+e
results = sm.OLS(y, X).fit()
print(results.summary())
在同樣數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，使用sklearn，結(jié)果一樣，但方法略有區(qū)別：
from sklearn import linear_model
regre=linear_model.LinearRegression()
regre.fit(X,y)
regre.coef_
Out[81]: array([0.
展開 
orange使用指南（線性回歸）
00 下載orange
http://orange.biolab.si/download/#windows
01 線性回歸
界面全覽：
說明：
01 訓(xùn)練集包含特征集和標(biāo)簽集
02 線性模型
03 測(cè)試集包含特征集和標(biāo)簽集
04 預(yù)測(cè)
05 數(shù)據(jù)表（進(jìn)一步處理數(shù)據(jù)的過渡）
06 得分（測(cè)試集得分0.555）
《使用R的線性回歸：數(shù)據(jù)建模導(dǎo)論，第二版》
《使用R的線性回歸：數(shù)據(jù)建模導(dǎo)論，第二版》以非正式教程風(fēng)格呈現(xiàn)了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)建模技術(shù)之一。學(xué)習(xí)如何通過詳細(xì)的逐步流程預(yù)測(cè)測(cè)量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)輸出，以開發(fā)、訓(xùn)練和測(cè)試可靠的回歸模型。關(guān)鍵建模和編程概念通過R語(yǔ)言直觀描述。
Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide: Learn to train and deploy neural network models in Python
2018年12月24日 |ISBN：1789534092 |英文 |160頁(yè) |真實(shí)（PDF，EPUB）+代碼 |40 MB
通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深入了解深度學(xué)習(xí)和PyTorch，適用于圖像分類、遷移學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。
主要特點(diǎn)
清晰簡(jiǎn)潔的解釋
提供深度學(xué)習(xí)模型
的重要見解 關(guān)鍵概念的實(shí)際演示
書籍簡(jiǎn)介
PyTorch 功能強(qiáng)大且易于學(xué)習(xí)。它提供先進(jìn)功能，如支持多處理器、分布式和并行計(jì)算。這本書是想利用 PyTorch 探索深度學(xué)習(xí)、利用其強(qiáng)大能力的人士的絕佳入門。
本書將向你介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)庫(kù)，并教你如何輕松訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。我們將使用PyTorch搭建深度學(xué)習(xí)環(huán)境，然后訓(xùn)練和部署不同類型的深度學(xué)習(xí)模型，如CNN、RNN和自編碼器。
你將學(xué)習(xí)如何通過調(diào)整超參數(shù)來優(yōu)化模型，以及如何在多處理器和分布式環(huán)境中使用 PyTorch。我們將討論長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs），并構(gòu)建一個(gè)用于預(yù)測(cè)文本的語(yǔ)言模型。
展開 機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型相關(guān)重要知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
來源：機(jī)器學(xué)習(xí)研習(xí)院
回歸分析為許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在這篇文章中，我們將總結(jié) 10 個(gè)重要的回歸問題和5個(gè)重要的回歸問題的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
1、線性回歸的假設(shè)是什么？
線性回歸有四個(gè)假設(shè)
線性：自變量（x）和因變量（y）之間應(yīng)該存在線性關(guān)系，這意味著x值的變化也應(yīng)該在相同方向上改變y值。
獨(dú)立性：特征應(yīng)該相互獨(dú)立，這意味著最小的多重共線性。
正態(tài)性：殘差應(yīng)該是正態(tài)分布的。
同方差性：回歸線周圍數(shù)據(jù)點(diǎn)的方差對(duì)于所有值應(yīng)該相同。
2、什么是殘差，它如何用于評(píng)估回歸模型？
殘差是指預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值之間的誤差。它測(cè)量數(shù)據(jù)點(diǎn)與回歸線的距離。它是通過從觀察值中減去預(yù)測(cè)值的計(jì)算機(jī)。
殘差圖是評(píng)估回歸模型的好方法。它是一個(gè)圖表，在垂直軸上顯示所有殘差，在 x 軸上顯示特征。如果數(shù)據(jù)點(diǎn)隨機(jī)散布在沒有圖案的線上，那么線性回歸模型非常適合數(shù)據(jù)，否則我們應(yīng)該使用非線性模型。
3、如何區(qū)分線性回歸模型和非線性回歸模型？
兩者都是回歸問題的類型。兩者的區(qū)別在于他們訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
線性回歸模型假設(shè)特征和標(biāo)簽之間存在線性關(guān)系，這意味著如果我們獲取所有數(shù)據(jù)點(diǎn)并將它們繪制成線性（直線）線應(yīng)該適合數(shù)據(jù)。
非線性回歸模型假設(shè)變量之間沒有線性關(guān)系。非線性（曲線）線應(yīng)該能夠正確地分離和擬合數(shù)據(jù)。
展開 聲振界第一玄學(xué) | 為何聲音聽起來“不舒服”？
PATB軟件可以搞定這個(gè)問題，它利用線性回歸方法，能夠自動(dòng)創(chuàng)建線性回歸公式，比如Y=k1*x1+ k2*x2 + k3*x3+c。
PATB線性回歸分析
度娘告訴我們：“回歸分析（Regression Analysis）是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。如果因變量和自變量之間是線性關(guān)系，則成為線性回歸。”
通俗一點(diǎn)，以下圖為例，由x、y的12個(gè)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)出一條直線，代表12個(gè)點(diǎn)的線性關(guān)系y=0.36*x。
主觀感受與聲品質(zhì)參數(shù)
在聲品質(zhì)分析中，可以從海量的客觀分析結(jié)果中選擇1~5個(gè)作為自變量x（或x1、x2、x3……），把主觀打分結(jié)果作為因變量y。通過線性回歸，得到y(tǒng)與x（或x1、x2、x3……）之間的線性關(guān)系k（或k1、k2、k3……）。
這樣就把人的主觀感受和聲品質(zhì)參數(shù)結(jié)合起來。
如果想改善人的感受，只要想辦法提高自變量x的數(shù)值就好了，剩下的就交給Reflex Core和PATB吧，走起！
與小A遇到相同困擾的還有很多，比如電動(dòng)座椅電機(jī)的聲品質(zhì)問題，點(diǎn)擊查看詳細(xì)介紹“SAE951288”，及關(guān)于聲品質(zhì)的論文“Inter Noise 2015_614“。
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展開 AI科普系列——機(jī)器學(xué)習(xí) = 模型+策略+算法
數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和問題特征的重要性不用贅述強(qiáng)調(diào)，而模型的選擇則關(guān)系到是否“對(duì)癥下藥”，如研究對(duì)象本身是線性問題，則選擇線性回歸或多項(xiàng)式回歸即可；如研究對(duì)象呈現(xiàn)極為明顯的非線性傾向，則選擇線性回歸這類線性模型顯然無法提供期望的非線性表達(dá)能力，這時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這類具備豐富非線性表達(dá)能力的模型，則無疑更為匹配。
所以，模型不存在完美模型，模型只有更適合的模型。深度學(xué)習(xí)雖然炫酷，但也絕非萬(wàn)能，有的時(shí)候，線性回歸可能更合適你的問題。
Factor.2 評(píng)估策略：量化的不同模型優(yōu)劣程度的評(píng)估指標(biāo)
工程上常說的一句話：可被測(cè)量的問題就是可以被解決的問題。本質(zhì)上是指具體的目標(biāo)訴求一旦被轉(zhuǎn)化成有效的量化指標(biāo)，那么該目標(biāo)就可以通過具體的手段來達(dá)到。哪怕像公司運(yùn)營(yíng)管理這么空泛的目標(biāo)，一旦被轉(zhuǎn)化成KPI這種可度量的指標(biāo)，并可基于KPI的驅(qū)動(dòng)力來實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)改善的目標(biāo)。
同樣的道理，雖然建模方法在factor.1中被確定，如一階線性回歸F(x)=ax+b，但不同的a, b對(duì)應(yīng)不同的模型實(shí)例，如果不能判別不同模型實(shí)例之間孰好孰壞，那么最優(yōu)模型這一訴求便無法實(shí)現(xiàn)。簡(jiǎn)單地說，評(píng)估策略就是評(píng)估模型空間兩個(gè)具體模型間孰好孰壞的量化手段，如線性回歸常用的最小化均方誤差。
引入評(píng)估策略，便可將統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)問題轉(zhuǎn)化為了最優(yōu)化問題。最優(yōu)化問題是借助計(jì)算機(jī)計(jì)算能力最常見的計(jì)算任務(wù)密集型工作。
展開 M-L model 的數(shù)學(xué)表達(dá)
00 特征值（特性值，屬性值，變量值）
最簡(jiǎn)形式：
內(nèi)部詳細(xì)結(jié)構(gòu)（X為一個(gè)矩陣，不是向量，上標(biāo)區(qū)分列，下標(biāo)區(qū)分行）：
展開形式a（列向量分塊，每個(gè)元素代表一個(gè)特征，一個(gè)特征含有m個(gè)元素）：
展開形式b（行向量分塊，每個(gè)元素代表一組特征值，一組特征值含有n+1個(gè)元素）：
01 標(biāo)記值（標(biāo)簽值，目標(biāo)值）
最簡(jiǎn)形式：
y為一個(gè)列向量，含有m個(gè)元素：
02 數(shù)據(jù)集（樣本集）
最簡(jiǎn)形式：
展開形式（列出每個(gè)樣本）：
03 系數(shù)（權(quán)重）
最簡(jiǎn)形式：w為一個(gè)列向量，含有n+1個(gè)元素：
04 線性組合（方程組）
最簡(jiǎn)形式：
展開形式(使用列向量分塊，表達(dá)式簡(jiǎn)單明了)：
05 范數(shù)L1
系數(shù)的L1范數(shù)（一個(gè)列向量可計(jì)算一個(gè)范數(shù)）：
06 范數(shù)L2
系數(shù)的L2范數(shù)（一個(gè)列向量可計(jì)算一個(gè)范數(shù)）：
損失函數(shù)的L2范數(shù)表達(dá)（L2范數(shù)的平方）：
07 數(shù)學(xué)表達(dá)(來自scikit-learn官網(wǎng))
綜合以上的數(shù)學(xué)表達(dá)，可得：
基本線性回歸的數(shù)學(xué)表達(dá)：
Ridge線性回歸的數(shù)學(xué)表達(dá)：
Lasso線性回歸的數(shù)學(xué)表達(dá)：
ElasticNet線性回歸的數(shù)學(xué)表達(dá)：
更多數(shù)學(xué)表達(dá)，待續(xù)》》》》》》》》》》》》》》》》》》》》......................
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2019年9月5日-2019年9月8日
（時(shí)間安排：一天報(bào)到 三天授課）
時(shí)間
大章節(jié)
小章節(jié)
2019-09-06 9:00-11:30
一、python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
2.科學(xué)計(jì)算包numpy使用學(xué)習(xí)
3.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)
2019-09-06 11:30-12:00
二、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.人工智能概述
2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
2019-09-06 14:00-15:00
三、回歸算法
1.一元線性回歸
2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法
4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用
5.多元線性回歸 6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用
7.非線性回歸
案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系
2019-09-06 15:00-15:30
四、KNN分類算法
1.KNN分類算法介紹
2.KNN分類算法應(yīng)用
3.KNN實(shí)現(xiàn)
案例：鳶尾花分類
2019-09-06 15:30-16:00
五、決策樹算法
1.決策樹算法介紹
2.熵的定義
3.決策樹算法與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
案例：用戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)
2019-09-06 16:00-16:30
六、集成算法與隨機(jī)森林
1.Bagging算法介紹
2.隨機(jī)森林建模方法
3.Adaboost算法介紹
4.stack
展開 
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大章節(jié)
小章節(jié)
2019-09-06 9:00-11:30
一、python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
2.科學(xué)計(jì)算包numpy使用學(xué)習(xí)
3.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)
2019-09-06 11:30-12:00
二、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.人工智能概述
2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
2019-09-06 14:00-15:00
三、回歸算法
1.一元線性回歸
2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法
4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用
5.多元線性回歸 6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用
7.非線性回歸
案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系
2019-09-06 15:00-15:30
四、KNN分類算法
1.KNN分類算法介紹
2.KNN分類算法應(yīng)用
3.KNN實(shí)現(xiàn)
案例：鳶尾花分類
2019-09-06 15:30-16:00
五、決策樹算法
1.決策樹算法介紹
2.熵的定義
3.決策樹算法與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
案例：用戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)
2019-09-06 16:00-16:30
六、集成算法與隨機(jī)森林
1.Bagging算法介紹
2.隨機(jī)森林建模方法
3.Adaboost算法介紹
4.stack
展開 Python機(jī)器學(xué)習(xí)一 預(yù)測(cè)分析核心算法PDF高清文檔下載
本書專注于兩類核心的“算法族”，即懲罰線性回歸和集成方法，并通過代碼實(shí)例來 展示所討論的算法的使用原則。
全書共分為7 章，詳細(xì)討論了預(yù)測(cè)模型的兩類核心算法、預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建、懲罰線性回歸和集成方法的具體應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)。
為不具備數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)背景的讀者量身打造，詳細(xì)介紹了如何：
● 針對(duì)任務(wù)選擇合適算法；
● 對(duì)不同目的應(yīng)用訓(xùn)練好的模型；
● 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理機(jī)制，準(zhǔn)備數(shù)據(jù)；
● 評(píng)估模型性能以保證應(yīng)用效果；
● 掌握Python 機(jī)器學(xué)習(xí)核心算法包；
● 使用示例代碼設(shè)計(jì)和構(gòu)建你自己的模型；
● 構(gòu)建實(shí)用的多功能預(yù)測(cè)模型。
全網(wǎng)最全Python必讀書藉合集（PDF文檔免費(fèi)下載）
目錄
第1章 關(guān)于預(yù)測(cè)的兩類核心
第2章 通過理解數(shù)據(jù)來了解
第3章 預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建：平衡性
第4章 懲罰線性回歸模型
第5章 使用懲罰線性方法來
第6章 集成方法
第7章 用Python 構(gòu)建集成
展開 【1月16-18日 北京+線上】全國(guó)人工智能Python機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)班
三、培訓(xùn)時(shí)間
2021年01月16-18日 線上：直播授課
2021年01月16-18日 線下：北京（15日全天報(bào)到）
（本次課程全程錄制視頻，可重復(fù)觀看）
四、培訓(xùn)大綱
一、python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1.print使用 2.運(yùn)算符和變量 3.循環(huán)
4.列表元組字典 5.if條件 6.函數(shù) 7.模塊
8.類的使用 9.input用法 10.文件讀寫 11.異常處理
二、科學(xué)計(jì)算包numpy使用學(xué)習(xí)
1.numpy的屬性 2.創(chuàng)建array 3.numpy的運(yùn)算
4:隨機(jī)數(shù)生成以及矩陣的運(yùn)算 5.numpy的索引
6.array合并 7.array分割
三、繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)
1.基礎(chǔ)用法 2.figure圖像 3.設(shè)置坐標(biāo)軸
4.legend圖例 5.scatter散點(diǎn)圖
四、數(shù)據(jù)分析庫(kù)pandas使用學(xué)習(xí)
1.Series,DataFrame 2.選擇數(shù)據(jù) 3.賦值及操作
4.讀取及寫入文件 5.合并 案例：處理丟失數(shù)據(jù)
五、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.人工智能概述
2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
六、回歸算法
1.一元線性回歸 2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法 4.標(biāo)準(zhǔn)方程法
5.sklearn一元線性回歸應(yīng)用
6.多元線性回歸
7.sklearn多元線性回歸應(yīng)用
8.非線性回歸介紹
案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系
展開 Python 與人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)應(yīng)用——課件
五、參會(huì)對(duì)象
全國(guó)從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、人臉識(shí)別、 類腦智能、等領(lǐng)域相關(guān)的企事業(yè)單位技術(shù)骨干、科研院所研究人員和大專院校相關(guān)專業(yè)教學(xué)人員及在校研究生等相關(guān)人員，以及深度學(xué)習(xí)愛好者等相關(guān)人員;
主辦單位： 協(xié)辦單位：
北京盛世元鴻科技有限公司 北京非凡睿誠(chéng)科技有限公司
2019年12月01日 2019年12月01日
Python 人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)—課題大綱
時(shí)間
大章節(jié)
小章節(jié)
28號(hào)9:00-11:30
一、python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
2.科學(xué)計(jì)算包numpy使用學(xué)習(xí)
3.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)
28號(hào)11:30-12:00
二、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.人工智能概述
2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
28號(hào)14:00-15:00
三、回歸算法
1.一元線性回歸
2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法
4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用
5.多元線性回歸 6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用
案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系
28號(hào)15:00-15:30
四、KNN分類算法
1.KNN分類算法介紹
展開 