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  • 第一讲 google讲堂--机器学习入门--区分苹果和橘子

    用数据剖析热点

    数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家

    google大牛讲堂:机器学习第一课案例练习详解

    此图自行忽略!

    第一部分:总体思路

    1、这是要完成一个区分水果类型的程序。

    2、假象自己去果园,获得了一些数据,就是:苹果和橘子的重量和表面粗糙和光滑。

    3、根据获得的数据,训练出一个模型。

    4、用模型预测。即用新的一个水果,当输入重量和粗糙与否判断这是苹果还是橘子。

    第二部分:实现步骤。

    1、安装anaconda,这个教程我前面写过,总之很简单,不懂得可以的在评论区提问。

    2、整理数据,我们用视频中的案例数据,如下:

    weight texture label
    150 bumpy orange
    170 bumpy orange
    140 smooth apple
    130 smooth apple

    进一步整理,把光滑的表面用1表示,粗糙用0表示。苹果过0表示,橘子用1表示。得到一下数据:

    weight texture label
    130 1 0
    140 1 0
    150 0 1
    170 0 1

    3、打开jupyter,安装好anaconda后会有这个jupyter notebook。打开后会自动打开一个网页,在里面进行操作就行。

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    4.新建notebook,这个不多说,直接正题。

    5、(1)导入所需要的包

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    (2)读取数据并显示

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    (3)整理数据,需要注意的事,这里的x1格式必须要这种样子。这是tree.ExtraTreeClassifier()要求的数据格式,可以看tree.ExtraTreeClassifier()?就可以查看要求的。

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    (4)训练数据,建立模型

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    (5)预测,假如现在输入一个重量为150g,表面为粗糙的水果,用模型进行判断。

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    得到结果为1,,没错就是1,说明判断正确,他是橘子,

    总结:是不是感觉智商被碾压。嘿嘿,不要在意,我们只是学习这个过程。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tangxianwei/p/8397568.html
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