Mafunzo ya Mifumo ya Kifaa - Kuanza
- Pyaja Inayopita Ujumbe wa NumPy
- Pyaja Inayofuata Mfumo wa Kina na Kuzingatia
Makina ya ujumbe ina uwezo wa kusoma kwa data na uadilifu wa uadilifu.
Makina ya ujumbe ina uwezo wa kushika mafanikio ya uhalia wa kimatendo (AI).
Makina ya ujumbe ina uwezo wa kuanaliza data na kusoma mafanikio.
Kutoka kubuni?
Kwenye mafunzo hii, tunatokwa kuharibika katika sayansi ya ujumbe na uadilifu, na kuharibika kuhusu ukwingiliana na data set kuandaa thamani muhimu.
Tunaweza kuongea kuhusu kusoma kusoma kwa kawaida za Python kufikia jibu zetu.
Na, tutafikia kusoma kuhusu kuandaa mambo ya mafanikio inayotumia elimu yetu.
Data set
Kwenye kompyuta, data set inaeleza kila kawaida ya data. Ikiwa ni kama orodha hadi kawaida kubwa ya hifadhi ya data.
Mfano wa orodha:
[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]
Mfano wa kawaida wa kawaida:
| Jina la michezo | Kina | Ukuwa | Vidadi | AutoPass |
|---|---|---|---|---|
| BMW | kijani | 5 | 99 | Y |
| Volvo | nyekani | 7 | 86 | Y |
| VW | kijani | 8 | 87 | N |
| VW | nje | 7 | 88 | Y |
| Ford | nje | 2 | 111 | Y |
| VW | nje | 17 | 86 | Y |
| Tesla | kijani | 2 | 103 | Y |
| BMW | nyekani | 9 | 87 | Y |
| Volvo | kijani | 4 | 94 | N |
| Ford | nje | 11 | 78 | N |
| Toyota | kijani | 12 | 77 | N |
| VW | nje | 9 | 85 | N |
| Toyota | baidi | 6 | 86 | Y |
Kwa kufikia orodha, tunaweza kuamua kwamba thamani ya kawaida inaweza kuhusiana na 80 au 90, na tunaweza kuonyesha thamani kubwa na chini, lakini tunaweza kufanya nini zaidi?
通过查看数据库，我们可以看到最受欢迎的颜色是白色，最老的车龄是 17 年，但是如果仅通过查看其他值就可以预测汽车是否具有 AutoPass，该怎么办？
这就是机器学习的目的！分析数据并预测结果！
在机器学习中，通常使用非常大的数据集。在本教程中，我们会尝试让您尽可能容易地理解机器学习的不同概念，并将使用一些易于理解的小型数据集。
Aina ya Data
Kwa kuharibifu data, inahusishwa sana kuona aina ya data yetu.
Wenyeji wa data inaweza kutengeneza kati ya aina za data zaidi ya tatu kuu:
- Thamani (Numerical)
- Kikundi (Categorical)
- Kina (Ordinal)
Data ya ThamaniNi thamani ambazo inayotumiwa kwa kufikia kati ya mbili kati ya thamani.
- Data ya Kina (Discrete Data)
- - Namba inayotumiwa kwa uadilifu hadi uadilifu. Mfano: idadi ya mafanikio ya mafanikio.
- Data ya Kina (Continuous Data)
- - Namba inayotumiwa kwa uadilifu hadi uadilifu. Mfano: uchaguzi wa kimoja wa kila uabali.
Data ya KikundiNi thamani ambazo hazina uwezo wa kumeghadhi. Mfano: thamani ya rangi au thamani ya yes/no.
Data ya KinaKama data ya kikundi, lakini inaweza kumeghadhi. Mfano: Mafanikio ya shule ya A kwenye B, kama hayo.
Kwa kuona aina ya data ya chanzo, unaweza kujua teknolojia gani inatumiwa kwa kuharibifu data.
Kwenye kitabu kinachofuata, unavyofahamu zaidi kuhusu uharibifu na uharibifu wa data.
- Pyaja Inayopita Ujumbe wa NumPy
- Pyaja Inayofuata Mfumo wa Kina na Kuzingatia
