Python 中的机器学习项目

机器学习是未来的技术。 它是我们生活各个领域的一部分，对我们有很大的影响。 随着技术以如此快的速度发展，每秒钟都会产生新数据，机器学习是一个巨大的福音。 机器学习是指训练机器所涉及的技术，这样它们就不必由人类监督或操作（什么是机器学习？定义 – 专家系统，2017 年）。 它属于超集人工智能 (AI)，涉及开发从提供给它们的数据中学习的软件或程序。

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机器学习项目涉及以下过程：

• 目录

  获取数据

在这个过程中，数据被加载到编程环境中。 构建问题陈述，并根据系统要求选择性能指标（Tyagi，2020）。 然后，验证假设。

• 可视化和发现以获取洞察力

在此过程中，通过对属性的各种组合进行试验并找出数据之间的相关性，将数据可视化。

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• 数据预处理

此步骤涉及处理缺失值、分类值和文本值。 此过程涉及异常值检测和校正（Tyagi，2020）。 特征缩放也被执行。

• 选择和训练机器学习算法

根据输入数据选择和训练机器学习算法。 用户可以选择试验不同的算法。

• 微调模型

这一步涉及超参数调优、特征工程等。 集成技术用于评估测试数据集（Tyagi，2020）。 这样做是为了提高模型的性能。

• 启动、监控和维护系统

这是开发端到端机器学习项目的最后一步。 它涉及在服务器上部署模型以实现机器学习模型（Tyagi，2020）。 该系统得到维护和监控，以便发现和解决问题。

Python 是机器学习项目最受欢迎的编程语言。 Python 是机器学习的广泛选择，因为它提供了众多优势。 它是一种无需编译的通用解释型编程语言。 此外，Python 的语法非常容易学习和使用。 Python 相对于其他语言的一些优势是：

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众多机器学习库

Python有很多适用于机器学习的库。 Python 中的库提供了随时可用的函数和方法，开发人员可以直接使用这些函数和方法，而无需在实现它们之前对其进行编码（Luashchuk，2019 年）。 机器学习涉及持续的数据处理，而 Python 拥有有助于访问、处理和转换数据的库。 一些最广泛使用的 Python 库是：

• Scikit-learn ：它拥有所有可以直接导入并用于开发机器学习模型的基本机器学习算法。
• Pandas ：支持高级数据结构，也可用于分析。 它具有合并和过滤数据以及从不同来源（如 excel 文件、文本文件或 Web）加载数据的功能。
• TensorFlow ：深度学习中最常用的库之一，可用于设置和训练模型。
• Matplotlib ：该库主要用于通过图表、绘图和直方图实现数据可视化。

Python也可以用于完整的系统开发，因为它有框架也支持前端开发。

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Python的灵活性

Python 是一种非常灵活的编程语言，因为它为用户提供了选择面向对象编程概念或脚本概念的选项（Luashchuk，2019）。 由于不需要编译 Python，因此当开发人员想要快速实施更改并查看结果时，这为他们提供了优势。 开发者可以方便地结合其他编程语言使用Python。

Python 的平台独立性

Python 可以在 MacOs、Linux、Windows 和 Unix 等不同平台上使用，并且不限于任何一种平台（Luashchuk，2019）。 开发人员只需进行一些小规模的更改，即可将代码从一个平台移植到另一个平台。

可读性和易于验证

Python 提供快速执行，从而帮助机器学习开发人员做出更好的选择。 由于 Python 具有类似英语的语法，因此任何人都可以轻松阅读和理解它。 Python 还具有多范式的特性，这增加了它的适应性，并以尽可能简单的方式解决问题（Luashchuk，2019）。

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