<MyRusakov.ru />

Профессия Web-разработчик

Профессия Web-разработчик

Этот комплект за 8 месяцев превратит Вас в Web-разработчика с нуля. Учиться достаточно 1 час в день.

Начнёте Вы с HTML, CSS и вёрстки сайтов. Потом перейдёте к программированию и JavaScript. Затем изучите PHP, MySQL, SQL, Python. Изучите Web-фреймворки Laravel и Django. Создадите 5 своих сайтов для портфолио.

Комплект содержит:

- 540 видеоуроков

- 110 часов видео

- 1205 заданий для закрепления материала из уроков

- 5 финальных тестов

- 7 сертификатов

- 12 Бонусных курсов

Подробнее
Подписка

Подпишитесь на мой канал на YouTube, где я регулярно публикую новые видео.

YouTube Подписаться

Подписавшись по E-mail, Вы будете получать уведомления о новых статьях.

Подписка Подписаться

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте! Отзывы о сайте и обо мне оставляйте в моей группе.

Мой аккаунт Мой аккаунт Моя группа
Опрос

Какая тема Вас интересует больше?

Машинное обучение с использованием Python

Машинное обучение с использованием Python

Здравствуйте! Машинное обучение (ML) — это метод анализа данных, который позволяет компьютерам обучаться на примерах и делать предсказания или принимать решения без явных программных инструкций. В последние годы машинное обучение стало ключевым инструментом в различных сферах, таких как финансы, здравоохранение и маркетинг. В этой статье мы рассмотрим, как Python помогает в решении задач машинного обучения.

Основные типы машинного обучения
  1. Обучение с учителем: Алгоритм обучается на размеченных данных, чтобы предсказать метки для новых данных. Примеры: классификация и регрессия.

  2. Обучение без учителя: Алгоритм ищет скрытые закономерности в неразмеченных данных. Пример: кластеризация.

  3. Обучение с подкреплением: Алгоритм обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждения или наказания за действия. Пример: робототехника.

Как Python помогает в машинном обучении?

Python — один из самых популярных языков для машинного обучения благодаря множеству библиотек:

  • Scikit-learn — для создания моделей классификации, регрессии и кластеризации.
  • TensorFlow и Keras — для разработки нейронных сетей и глубокого обучения.
  • Pandas и NumPy — для обработки данных.
  • Matplotlib и Seaborn — для визуализации данных.
Пример машинного обучения на Python

Рассмотрим простой пример классификации с использованием библиотеки Scikit-learn. Мы будем работать с набором данных Iris, который содержит информацию о цветках ириса.

Код:

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Загрузка данных
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Разделение на обучающие и тестовые данные
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Масштабирование данных
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Модель и обучение
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# Прогнозирование и оценка
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred) * 100:.2f}%")

Результат:

Этот код обучает модель и выводит точность предсказаний, которая покажет, насколько хорошо модель классифицирует ирисы на основе их характеристик.

Заключение

Машинное обучение с Python — это мощный инструмент для анализа данных и создания предсказательных моделей. Благодаря простоте использования и богатой экосистеме библиотек Python стал языком номер один для специалистов по данным. Начав с Python, вы сможете решать задачи, от предсказания цен до создания рекомендационных систем.

Если вы ищете больше полезных примеров с Python, рекомендуется пройти курс Написание лайфхаков на Python.

Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!

Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.

Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления

Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.

Порекомендуйте эту статью друзьям:

Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):

  1. Кнопка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  2. Текстовая ссылка:

    Она выглядит вот так: Как создать свой сайт

  3. BB-код ссылки для форумов (например, можете поставить её в подписи):

Комментарии (0):

Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.