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Python培训教程分享:python中机器学习和深度学习的区别究竟是什么?

时间:2022-04-01 17:43     来源:千锋教育 作者:qyf

  Python培训教程分享:python中机器学习和深度学习的区别究竟是什么?IT行业迅速发展,许多新兴技术不断问世,人工智能、云原生、云计算、机器学习、深度学习等等新名词逐渐出现在人们的视线中,其实深度学习主要还是属于机器学习的范畴领域之内的,本篇文章我们来了解下两者的具体区别有哪些,请看下文:

Python

  机器学习的算法流程:

  1、数据集准备

  2、探索性地对数据进行分析

  3、数据预处理

  4、数据分割

  5、机器学习算法建模

  6、选择机器学习任务

  7、评价机器学习算法对实际数据的应用情况如何

  首先我们要研究的是数据问题,数据集是构建机器学习模型流程的起点,进行探索性数据分析是为了获得对数据的初步了解。探索性数据分析方法简单来说就是去了解数据,分析数据,搞清楚数据的分布。主要注重数据的真实分布,强调数据的可视化,使分析者能一目了然看出数据中隐含的规律,从而得到启发,以此帮助分析者找到适合数据的模型。

  数据预处理,其实就是对数据进行清理、数据整理或普通数据处理。指对数据进行各种检查和校正过程,以纠正缺失值、拼写错误、使数值正常化/标准化以使其具有可比性、转换数据(如对数转换)等问题。

  深度学习的算法流程:

  深度学习优化了数据分析,建模过程的流程也是缩短了,由神经网络统一了原来机器学习中百花齐放的算法。

  1、数据集准备

  2、数据预处理

  3、数据分割

  4、定义神经网络模型

  5、训练网络

  深度学习不需要我们自己去提取特征,而是通过神经网络自动对数据进行高维抽象学习,减少了特征工程的构成,在这方面节约了很多时间。

  但是同时因为引入了更加深、更复杂的网络模型结构,所以调参工作变得更加繁重啦。例如:定义神经网络模型结构、确认损失函数、确定优化器,最后就是反复调整模型参数的过程。

  以上就是详细的Python培训教程内容了,如需了解更多的Python培训班、课程、价格、试听等信息,请您留下联系方式,千锋教育课程顾问会尽快联系您,为您定制专属课程,开始您的学习之旅。

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