機器學習實踐篇第一篇-安裝及配置環境

Linglo發表於2024-04-02
機器學習
一.機器學習的概念
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。
它是人工智慧核心，是使計算機具有智慧的根本途徑。
二.如何學習機器學習
  1. 學習數學和程式設計基礎：
    • 掌握線性代數、機率論和微積分等數學知識，以及Python程式語言。
  1. 學習機器學習基礎理論：
    • 瞭解機器學習的基本概念、演算法和應用，如監督學習、無監督學習和深度學習。

  1. 實踐專案：

    • 從經典資料集開始，嘗試使用不同的機器學習演算法解決問題，如線性迴歸、邏輯回歸、決策樹、支援向量機和神經網路等。

  2. 參與機器學習社群：

    • 參與論壇、部落格和社交媒體，與其他人交流經驗，瞭解最新的研究進展。
  1. 持續學習：
    • 機器學習是一個快速發展的領域，需要不斷跟進最新的演算法和技術，如深度學習模型（CNN、RNN）和模型調優技術（超引數調優、遷移學習）。
  1. 資料預處理：
    • 學習資料預處理技術，如資料清洗、轉換、特徵選擇和縮放，這對於提高模型效能至關重要。
  1. 評估與模型調優：
    • 學習如何評估模型的精準度，並進行模型調優，包括選擇最佳的模型結構和引數。
三.為學習做準備
1.安裝Anaconda

Anaconda簡介
便捷獲取包且對包能夠進行管理，同時對環境可以統一管理的發行版本。Anaconda包含了conda、Python在內的許多包及其依賴項。即它可以在你的電腦上建立多個你想要的python環境，併為每個python環境安裝不同的包，不同環境相互切換，操作簡單，使用方便！

程式安裝包地址：https://repo.anaconda.com/archive/

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