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认识人工智能 | ClimbSnail
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文字相关的概念
- 人工智能：目的
- 机器学习：一种实现人工智能的方法
- 深度学习：一种实现机器学习的技术
- 周志华 机器学习
- python数据分析与挖掘实战
- 机器学习系统设计
- 面向机器智能TensorFlow实践
- TensorFlow技术解析与实践
- 数据预处理、特征工程
- 模型、策略、优化
- 分类、回归和聚类
- Tensorflow
- 自然语言处理
- 由于数据库性能低，数据读取慢，格式也不太符合机器学习要求的数据格式。所以机器学习的数据一般储存在文本文件中，例如csv文件。
- 读取数据使用pandas工具，pandas是基于numpy库使用C语言编写的，从底层释放python的GIL锁，实现真正的多线程。
- sklearn：对特征的处理提供强大的接口。
- 可用的现成数据集：
- scikit-learn：是一个库，数据量小方便学习。文档完善，丰富的API，包括许多知名机器学习算法的实现。
安装Scikit-learn需要Numpy、pandas等库
pip install Scikit-learn
import sklearn - UCI：收录了360个数据集；覆盖科学、生活、经济等领域；数据量十几万
- Kaggle：大数据竞赛平台；80万科学家；真实数据；数据量巨大；
- scikit-learn：是一个库，数据量小方便学习。文档完善，丰富的API，包括许多知名机器学习算法的实现。
- 数据的格式：特征值+目标 注：一般情况下都是字符文字，需要预处理成数值数据，进而方便对数据的计算。
- 用户数据(需清洗) -> 数据预处理 -> 特征工程 -> 机器学习 -> 模型评估 -> 提供离线或在线服务（注：如果
模型评估不合格需重新进行数据预处理）
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