°¸ÀýÆÊÎö
8.1°¸?ÀýÈý£ºÄ³µç×ÓÉÌÎñ¹«Ë¾ÀûÓÿª·ÅÊý¾ÝÓÅ»¯ÓªÏúÕ½ÂÔ
¸Ã¹«Ë¾Í¨¹ý»ñÈ¡¹ûÕæµÄÏû·ÑÕßÐÐΪÊý¾ÝºÍÊг¡Ç÷ÊÆÊý¾Ý£¬ÆÊÎöÏû·ÑÕ߯«ºÃºÍÊг¡ÐèÇ󣬴ӶøÓÅ»¯ÆäÓªÏúÕ½ÂÔºÍ¹ã¸æÍ¶·Å£¬ÌáÉýÁËÓªÏúЧ¹ûºÍÆ·ÅÆÖªÃû¶È¡£
8.2°¸ÀýËÄ£ºÄ³½ÌÓý¿Æ¼¼¹«Ë¾ÀûÓÃÉ罻ýÌåÌáÉýѧϰЧ¹û
¸Ã¹«Ë¾Í¨¹ýÔÚ΢ÐÅ¡¢Î¢²©µÈƽ̨ÓëѧÉúºÍ½ÌÓý´ÓÒÃ÷ÈÕߵĽ»Á÷£¬»ñÈ¡µÚÒ»ÊֵĽÌÓýÐèÇóºÍ·´Ï죬²¢½«ÕâЩÐÅÏ¢ÕûºÏµ½ÆäÔÚÏßѧϰƽ̨ÖУ¬ÌáÉýÁËѧϰ×ÊÔ´µÄÕë¶ÔÐÔºÍʵÓÃÐÔ¡£
Õ½Õù²»µ«½öÊÇÅÚ»ðºÍʬÌ壬Ëü¸üÊÇÈËÐÔµÄÒ»Ãæ¾µ×Ó¡£ÔÚÕⲿӰϷÖУ¬Õ½ÕùµÄ²Ð¿á±³ºó£¬ÎÒÃÇ¿´µ½ÁËÈËÃÇÔÚ¼«¶ËÇé¿öϵÄÑ¡ÔñºÍÐÐΪ¡£Ã¿Ò»¸öսʿµÄ¹Êʶ¼³äÂúÁËÈËÐÔµÄÅÓ´ó£¬ÕâÖÖÅÓ´óÐÔÕýÊÇÕⲿӰϷÁîÈËÄÑÍüµÄÔÒòÖ®Ò»¡£Ó°Æ¬Í¨¹ýϸÄåµÄÇé¸ÐÃèдºÍÉî¿ÌµÄÈËÎï¿Ì»£¬ÈùÛÖÚÔÚ¸ÐÊÜÕ½Õù²Ð¿áµÄÒ²ÄÜ¿´µ½ÈËÐÔÖÐÄÇ·ÝÍçÇ¿µÄÉú´æÓûÍûºÍ»Ô»Í¡£
ÊÖ»úÍêÕû°æ¸ßÇåÔÚÏßԢĿ£¬ÈÃÄãËæÊ±ËæµØÌåÑéÕⲿսÕùƬµÄ?Õðº³Ö®Âá£ÎÞÂÛÄãÊǶÔÕ½ÕùÀúÊ·¸ÐÐËȤ£¬ÕÕ¾ÉÈȰ®ÄÇÖÖÔÚΣÏÕÖÐÕ¹ÏÖÈËÐԻԻ͵ÄÓ°Ï·£¬Õⲿ¡¶°ÙÐÔ¸ó×ÛºÏÁíÀà¡·¶¼½«´ø¸øÄãǰËùδÓеÄÕðº³ÌåÑé¡£
°ÙÐÔ¸óÁíÀà55bbs²»µ«½öÊÇÒ»¸öÁíÀàÎÄ»¯µÄ½»Á÷ƽ̨£¬¸üÊÇÒ»¸öÒý·¢´´Á¢Á¦ºÍÎÄ»¯Ì½Ë÷µÄÐÂÎę̀¡£ÔÚÕâ¸öÊý×Ö»¯µÄʱ´ú£¬ÐéÄâÊÀ½ç³ÉΪÁËÈËÃÇÕ¹ÏÖ×ÔÎÒ¡¢·ÖÏíÐËȤºÍ̽Ë÷δ֪µÄÐÂÎę̀¡£ÈÃÎÒÃǼÌÐøÉîÈë̽ÌÖ°ÙÐÔ¸óÁíÀà55bbs£¬¿´¿´ËüÊÇÈçºÎ³ÉΪһ¸ö½ÒÃØ×î»ð±¬?µÄÁíÀàÎÄ»¯ºÍµÄÖØÒªÆ½Ì¨£¬ÎªÓû§¿ªÆôÒ»¶ÎǰËùδÓеÄÐéÄâÎÄ»¯Ö®Âá£
¿É³Ö?ÐøÉú³¤µÄδÀ´
°ÙÐÔ¸óÁíÀàÔÚÉè¼ÆºÍÔËÓªÖУ¬×¢ÖØ¿ÉÁ¬ÐøÉú³¤£¬Á¦ÇóÔÚ»·±£ºÍµÍ̼·½ÃæÈ¡µÃ×î¼ÑЧ¹û¡£ÕâÖÖÀíÄî²»?½ö¶ÔÇé¿öÓÐÒæ£¬Ò²ÎªÆäËûÉçÇøÌṩÁË½è¼øºÍʾ·¶¡£Í¨¹ý°ÙÐÔ¸óÁíÀ࣬ÎÒÃÇ¿´µ½ÁËÒ»¸öÔ½·¢»·±£¡¢Ô½·¢ºÍгµÄδÀ´ÉçÇøÊÇÈçºÎ¹¹ÏëºÍʵÏֵġ£ÕâÖÖ¿ÉÁ¬ÐøÉú³¤µÄÀíÄ¶ÔÎÒÃǵÄδÀ´Éú»î¾ßÓÐÖØÒªµÄÖ¸µ¼ÒâÒå¡£
ÁíÀàÎÄ»¯µÄδÀ´Éú³¤
°ÙÐÔ¸óÁíÀà55bbs²»¿ÉÊÇÒ»¸öµ±ÏµÄÎÄ»¯½»Á÷ƽ̨£¬¸üÊÇÒ»¸ö²»¾øÉú³¤ºÍÁ¢ÒìµÄÎÄ»¯¿Õ¼ä¡£Ëæ×Åʱ¼äµÄÍÆÒÆ£¬Æ½Ì¨»á²»¾øÒýÈëеÄÐËȤ°å¿é£¬ÎüÒý¸ü¶à¶ÔÁíÀàÎÄ»¯¸ÐÐËȤµÄÓû§¡£Æ½Ì¨»¹»á°´ÆÚ¾Ù°ìÖÖÖÖÖ÷ÌâÔ˶¯£¬ÈÃÓû§Óиü¶àʱ»ú¼ÓÈëÆäÖУ¬ÅäºÏ̽Ë÷еÄÎÄ»¯ÁìÓò¡£
°ÙÐÔ¸óÁíÀà55bbsͨ¹ýÆäÆæÌØµÄÎÄ»¯Æø·ÕºÍ¿ª·ÅµÄ̬¶È£¬ÎªÄÇЩ¶Ô¹Å°åÎÄ»¯Óвî±ðѰ³£ÐËȤµÄÈËÃÇÌṩÁËÒ»¸ö³äÂú»îÁ¦µÄ½»Á÷ƽ̨¡£ÔÚÕâÀÄã¿ÉÒÔ×ÔÓɵØÌ½Ë÷¡¢·ÖÏíºÍ·¢Ã÷ÄÇЩ×î»ð±¬µÄÁíÀàÎÄ»¯¡£ÎÞÂÛÄãÊÇÒ»¸öÐÂÊÖ£¬ÕÕ¾ÉÒ»¸öÎÄ»¯Ï²ºÃÕߣ¬°ÙÐÔ¸óÁíÀà55bbs¶¼½«ÊÇÄãµÄ²»¶þ֮ѡ¡£
ͨ¹ýÕâ¸öƽ̨£¬Äã²»µ«ÄÜÕÒµ½Ö¾Í¬µÀºÏµÄÅóÓÑ£¬»¹ÄÜÒý·¢×Ô¼ºµÄ´´Á¢Á¦£¬ÅäºÏÍÆ¶¯ÁíÀàÎÄ»¯µÄÉú³¤¡£
1Êý¾ÝÍÚ¾ò¹¤¾ß
Êý¾ÝÍÚ¾ò¹¤¾ßÄܹ»´Ó´ó×ÚµÄÁíÀà×ÊÔ´ÖÐÌáÈ¡ÓмÛÖµµÄÐÅÏ¢¡£³£¼ûµÄÊý¾ÝÍÚ¾ò¹¤¾ß°üÀ¨£º
Python£ºPythonÊÇÒ»ÖÖÁ÷Ðеıà³ÌÓïÑÔ£¬ÓµÓи»ºñµÄÊý¾ÝÆÊÎö¿âÈçPandas¡¢NumPy¡¢Scikit-learnµÈ?£¬¿ÉÒÔÓÃÓÚÊý¾ÝÇåÏ´¡¢ÌØÕ÷ÌáÈ¡ºÍ½¨Ä£¡£RÓïÑÔ£ºRÓïÑÔÊÇÒ»ÖÖרÃÅÓÃÓÚͳ¼ÆÅÌËãºÍͼÐλæÖƵıà³ÌÓïÑÔ£¬ÓµÓи»ºñµÄͳ¼ÆÆÊÎöºÍÊý¾Ý¿ÉÊÓ»¯°üÈçggplot2¡¢dplyrµÈ¡£
»úеѧϰƽ̨£ºÈçTensorFlow¡¢PyTorchµÈ£¬¿ÉÒÔÓÃÓÚ¹¹½¨ºÍѵÁ·»úеѧϰģÐÍ£¬´Ó¶ø×Ô¶¯ÌáÈ¡ºÍÆÊÎöÊý¾Ý¡£
У¶Ô£ºÀîâù(1C0m4pJyqZtPma0S7t9ZFfz4hTykKag)


