Python实现

相关源文件

• 2-Regression/1-Tools/README.md
• 2-Regression/2-Data/README.md
• 2-Regression/3-Linear/README.md
• 2-Regression/4-Logistic/README.md
• 2-Regression/README.md
• 4-Classification/1-Introduction/README.md
• 4-Classification/1-Introduction/assignment.md
• 4-Classification/1-Introduction/notebook.ipynb
• 4-Classification/1-Introduction/solution/notebook.ipynb
• 4-Classification/2-Classifiers-1/README.md
• 4-Classification/2-Classifiers-1/notebook.ipynb
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• 4-Classification/3-Classifiers-2/README.md
• 4-Classification/3-Classifiers-2/notebook.ipynb
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• 4-Classification/4-Applied/README.md
• 4-Classification/4-Applied/notebook.ipynb
• 4-Classification/README.md
• 5-Clustering/1-Visualize/README.md
• 5-Clustering/2-K-Means/README.md
• 5-Clustering/README.md
• 6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md
• 6-NLP/1-Introduction-to-NLP/images/comprehension.png
• 6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md
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• 6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md
• 6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/assignment.md
• 6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/solution/3-notebook.ipynb
• 6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/translations/README.es.md
• 6-NLP/README.md

本文档描述了贯穿 ML-For-Beginners 课程的 Python 实现方法。它涵盖了用于实现机器学习的核心 Python 库、编程模式和技术实现细节，涉及回归、分类、聚类和自然语言处理等不同领域。

有关具体的 ML 概念，请参阅课程的相应部分。本页面侧重于支持动手练习的底层 Python 实现。

Python 环境设置

ML-For-Beginners 课程以 Python 3 作为其主要编程语言。在深入研究机器学习实现之前，必须设置正确的 Python 环境。

安装步骤

1. 安装 Python 3.x
2. 安装 Visual Studio Code
3. 在 VS Code 中添加必要的 Python 扩展
4. 使用 pip 安装所需的包

该课程在 VS Code 中频繁使用 Jupyter Notebooks 进行交互式代码执行和可视化。这种设置允许分步执行和即时反馈。

来源：2-Regression/1-Tools/README.md27-42

ML 核心 Python 库

该课程依赖于几个关键的 Python 库，这些库构成了机器学习实现的基础

库	目的	应用场景
Scikit-learn	ML 算法和工具	回归、分类、聚类
Pandas	数据操作和分析	所有数据准备模块
Matplotlib	数据可视化	所有结果绘图模块
NumPy	数值运算	所有数学运算模块
TextBlob	NLP 处理	NLP 模块
NLTK	NLP 任务和情感分析	NLP 模块
Seaborn	统计数据可视化	聚类模块

库依赖结构

来源：2-Regression/1-Tools/README.md88-89 4-Classification/1-Introduction/README.md63-71 5-Clustering/1-Visualize/README.md106-116

常见实现模式

在整个课程中，无论 ML 任务如何，都会始终使用某些 Python 实现模式

数据加载和准备

这种模式在诸如南瓜价格回归和美食分类示例等练习中得到了持续的展示。

来源：2-Regression/1-Tools/README.md100-145 2-Regression/2-Data/README.md75-92 4-Classification/1-Introduction/README.md144-155

模型训练与评估

这些模式根据不同的 ML 任务（回归、分类、聚类）以不同的方式使用。

来源：2-Regression/3-Linear/README.md186-194 4-Classification/2-Classifiers-1/README.md242-254

按 ML 任务划分的 Python 实现

回归实现

回归模块使用 Scikit-learn 在 Python 中实现线性和非线性回归模型

对于多项式回归，实现使用了 scikit-learn 的 pipeline API

来源：2-Regression/3-Linear/README.md181-194 2-Regression/3-Linear/README.md239-248

分类实现

Python 中的分类是使用 Scikit-learn 的各种分类器算法实现的

对于不平衡数据集，实现使用了 imblearn 库中的 SMOTE（合成少数类过采样技术）

来源：4-Classification/1-Introduction/README.md237-239 4-Classification/2-Classifiers-1/README.md159-163 4-Classification/3-Classifiers-2/README.md68-72

聚类实现

聚类模块实现了无监督学习技术，主要是 K-Means 聚类

来源：5-Clustering/2-K-Means/README.md107-177

NLP 实现

自然语言处理实现使用 TextBlob 和 NLTK

对于更高级的 NLP 任务，实现使用 NLTK 进行分词、词干提取和情感分析等任务。

来源：6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md104-114 6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md104-120

Python 数据可视化

数据可视化是 ML 实现的关键部分，它允许进行数据探索和结果解释

可视化实现的示例包括

来源：2-Regression/2-Data/README.md175-195 5-Clustering/1-Visualize/README.md216-234

Web 应用集成

课程还涵盖了如何将 ML 模型部署到 Web 应用中

在分类部分，此实现演示了如何将 Scikit-learn 模型转换为 ONNX 格式并在 JavaScript Web 应用中使用它

然后 JavaScript 实现加载并使用此模型

来源：4-Classification/4-Applied/README.md119-136 4-Classification/4-Applied/README.md245-274

交叉验证和模型评估

课程实现强调使用各种 Python 技术进行适当的模型评估

来源：2-Regression/3-Linear/README.md200-213 4-Classification/2-Classifiers-1/README.md214-256

总结

本文档概述了贯穿 ML-For-Beginners 课程所使用的 Python 实现方法。该实现遵循不同 ML 领域的一致模式，同时根据需要利用特定领域的库和技术。核心实现围绕 Scikit-learn、Pandas 和 Matplotlib/Seaborn，并为特定任务提供专门的库。

通过理解这些实现模式，您将能更好地掌握课程练习，并将类似的模式应用于您自己的 ML 项目。