Concepts
在本章中，您将详细了解Python在机器学习中的概念。
Python in Machine Learning
Python具有允许开发人员使用优化算法的库。 它实现了流行的机器学习技术，如推荐，分类和聚类。 因此，在进一步推进之前，有必要对机器学习进行简要介绍。
什么是机器学习？
数据科学，机器学习和人工智能是当今科技界的一些热门话题。 数据挖掘和贝叶斯分析是趋势，这增加了对机器学习的需求。 本教程是您进入机器学习世界的入口。
机器学习是一门处理系统编程的学科，以便使它们能够自动学习和改进经验。 在这里，学习意味着识别和理解输入数据并根据提供的数据做出明智的决定。 基于所有可能的输入来考虑所有决策是非常困难的。 为了解决这个问题，开发了一些算法，通过应用统计科学，概率，逻辑，数学优化，强化学习和控制理论的原理，从特定数据和过去的经验中建立知识。
机器学习算法的应用
开发的机器学习算法用于各种应用，例如 -
- 视觉处理
- 语言处理
- 预测股市趋势，天气等事情
- 模式识别
- Games
- 数据挖掘
- 专家系统
- Robotics
涉及机器学习的步骤
机器学习项目涉及以下步骤 -
- 定义问题
- 准备数据
- 评估算法
- 改善成果
- 提出结果
开始使用Python进行机器学习的最佳方法是端到端地完成项目，并涵盖关键步骤，如加载数据，汇总数据，评估算法和做出一些预测。 这为您提供了一种可复制的方法，可以在数据集之后使用数据集。 您还可以添加更多数据并改进结果。
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