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Python3机器学习核心教程:算法、原理与代码实现

Python3 凭借其丰富的库生态(如 Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch 等),成为机器学习开发的首选语言。...二、核心算法原理:深入理解机器学习的 “引擎”(一)监督学习核心算法线性回归核心思想:假设输入特征与输出结果之间存在线性关系,通过构建线性方程(如单变量线性回归:\(y = wx + b\),多变量线性回归...降维原理:首先对原始数据进行标准化处理(消除不同特征量纲的影响);然后计算数据的协方差矩阵,协方差矩阵反映了不同特征之间的相关性;接着求解协方差矩阵的特征值和特征向量,特征值越大,对应的特征向量所代表的主成分重要性越高...本文从基础概念出发,深入解析了监督学习、无监督学习的核心算法原理,系统阐述了特征工程、模型评估与优化的关键技术,并探讨了实际应用场景与挑战。

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