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【學(xué)習(xí)打卡】第2天 Python3入門機(jī)器學(xué)習(xí)

介绍

课程名称:Python3入门机器学习 经典算法与应用 入行人工智能
课程章节: 2-5,2-6,2-7,3-1,3-2,3-3
主讲老师:liuyubobobo

今日内容

今天听讲的内容可以分为两部分,
第一部分是,关于机器学习概念的下半部分,有部分内容值得深思。
第二部分是,关于框架的搭建,jupyter notebook的使用方法,魔术方法

第一部分

1.数据对于机器学习的重要性与方面

  • 收集更多的数据
  • 提高数据的质量
  • 提高数据的代表性
  • 研究更重要的特征

第二部分

1.框架的搭建

现在框架的搭建都很方便,利用Anaconda就能集成安装pycharm,jupyter notebook

2.jupyter notebook的使用方法

学习了一些常用的快捷键

  • a-前加一个代码框
  • b-后加一个代码框
  • ctrl+enter-运行代码
  • shift+enter-运行代码并加一个代码框
  • d+d-删除代码框
  • m-使用m的语法写文字

3.jupyter notebook魔术方法

  • %run

    常见用法:%run ../basic_learning/hello.py
    意义:加载此目录下的文件,同时包含该文件中的函数

  • %timeit

    常见用法1:%timeit K=[i**2 for i in range(1000)]
    意义1:计算后面这一句函数的多次平均运行时间(通过算法智能地选择进行几次循环,来选出最快的三次地平均值,来当成此函数的计算时间)

    常见用法2:%%timeit L=[] for i in range(1000): L.append(i**2)
    意义2:计算后面这一段函数的多次平均运行时间

  • %time

    常见用法:%time K=[i**2 for i in range(1000)]
    意义:计算后面这一句函数的单次运行时间

  • 其他魔法命令

%lsmagic 查看其他的魔术方法
%run? 加上问好来看此代码的解释文档


今日收获

对于liuyubobobo老师的前几节,介绍数据与算法的关系,我有所思考,好像有些收获

思考:

  • 数据为王还是算法为王
  • 现阶段机器学习还是以收集数据和处理数据为主
  • 算法仍然需要大量的数据才能准确预测
  • 那么将来的发展方向是,能收集更多的数据,数据特征,或者自动获取数据,在线获取数据?
  • 还是发展算法,发展到类似人脑的复杂算法,仅仅通过少量数据达到高准确率的方式?
  • 两个方向侧重不同,数据方向似乎是一种更"务实"选择,而我认为发展算法的高级性才能产生质的飞跃。

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