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Machine Learning

Table of Contents

Google Developers的机器学习教程

Youtube: Machine Learning Recipes with Josh Gordon

1 Hello World - Machine Learning Recipes #1

1.1 编写代码分辨apple和orange的问题

  • 常规基于手写规则不能有效处理所有情况
  • 算法来自动发现规则
    • Classifier 输入一些数据,输出一些标签
    • 使用scikit-learnsudo pip install -U scikit-learn
  • supervised learn 监督学习
    • 搜集训练数据 样本
      • apple和orange的不同,记录到表格,机器学习中叫特征, weight, texture Label
      • 更多更好的数据,创造更好的 classifier
    • 训练数据
      • 训练分类器 decision tree 决策树
      • 训练数据得到一定的模式
    • 输出结果

code:

from sklearn import tree

# 表示 weight 和 texture
features = [[140, 1], [130, 1], [150, 0], [170, 0]]
# 表示期望分类器的输出
labels = [0, 0, 1, 1]
# 分类器
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
# 发现模式
clf = clf.fit(features, labels)
print(clf.predict([[150, 0]]))

2 Visualizing a Decision Tree - Machine Learning Recipes #2

todo

Author: lidashuang

Created: 2018-05-04 Fri 13:01

Emacs 25.3.3 (Org mode 8.2.10)