‫欢迎回来｡
‫我们现在在一个全新的区域, 这是非常, 非常令人兴奋的｡
‫再一次, 我们将从我们用于机器学习项目的框架开始提醒自己｡
‫我们从问题定义开始｡
‫我们查看我们所拥有的数据｡
‫我们为自己定义了一个评估指标｡
‫我们检查一下功能｡
‫我们应该模仿哪一个？
‫我们弄清楚我们使用什么样的机器学习模型, 然后我们进行一些实验,
‫看看我们是否可以改进事情或尝试其他东西｡
‫再一次, 所有这些都是一个迭代过程｡
‫我们已经看到了一些工具, 我们可以用在我们的框架中, 这就是熊猫地图, pop lib num pi｡
‫但现在我对这部分充满了兴奋, 因为我们要开始进入机器, 学习东西,
‫写机器学习代码｡
‫为此, 我们将使用CI工具包学习｡
‫现在你可能有一个问题什么是套接字学习？
‫现在我把询问学习放在括号里是因为你经常听到心理学习和规模学习交替使用, 这是规模学习｡
‫这只是心灵学习的简化版｡
‫所以问学｡
‫如果你看到天际线或通灵学习, 你可以想到他们在谈论同样的事情｡
‫从根本上说, 心灵学习是一个Python机器学习库, 也就是说, 如果我们有数据,
‫心灵学习可以帮助我们建立机器学习模型来做出预测, 或者学习数据中的模式, 然后做出预测｡
‫它还实现了一些工具来帮助我们评估这些预测｡
‫他们是好是坏？
‫它们值得我们坚持下去吗？
‫我们能把它们放到我们的应用程序中并实际使用它们吗？
‫现在就去
‫为什么只有灵媒？
‫嗯, 它是建立在numpy和地图绘图库上的｡
‫我们见过的一些工具｡
‫当然, 还有Python, 这是我们选择的语言｡
‫它有很多内置的机器学习模型, 我们会看到｡
‫我们会找到其中几个的｡
‫这很重要, 对吧？
‫因为很多时候人们会感到困惑, 认为他们必须学习机器学习的数学里里外外,
‫然后才能开始使用机器学习模型｡
‫但心理学习从某种程度上抽象了出来,
‫让我们通过利用它内置在库中的机器学习模型, 直接将机器学习的好处应用到我们的问题上, 它也有评估这些机器学习模型的方法｡
‫所以我们建立了一个, 就像我们之前讨论的, 我们正在研究的一些问题的数据｡
‫我们怎么知道这个模型是否真的学到了什么, 或者我们是否真的把它投入了生产, 我们能以某种方式信任它吗？
‫顺便说一句, 它是一个设计非常好的API和API｡
‫换句话说, 对于编程库来说, 一旦你开始使用它, 就像学习一样,
‫一旦你开始使用它, 就有很多东西, 但是你会开始意识到, 哦,
‫哇, 开发这个库的人在里面花了很多心思, 把它做得很漂亮｡
‫那么我们要讲什么呢？
‫我们设计了一个通灵贷款流程｡
‫这看起来像什么？
‫第一步是准备好数据｡
‫接下来是选择一个模型来解决你的问题｡
‫如果你想知道这张由圆圈和斑点以及不同颜色和不同形状组成的网是怎么回事？
‫好吧, 别担心｡
‫我们要去看看那是什么｡
‫抓紧了｡
‫抓紧了
‫我也很兴奋｡
‫第三步是拟合模型｡
‫一旦我们选择了一个模型, 我们就可以把它和我们的数据进行匹配｡
‫通灵贷款是模特的另一种说法｡
‫在我们的数据中找到模式, 然后一旦我们拟合它,
‫一旦它被找到, 数据中的模式将使用这个训练好的模型, 这是机器学习模型的另一个词, 它在数据中找到模式来做出预测｡
‫然后, 我们会评估这些预测, 看看它们是否值得坚持,
‫或者不值得, 无论何时我们需要通过实验来改进｡
‫这可能涉及到在我们的一些模型上转动旋钮或做实验｡
‫最后, 我们将看到如何保存和重新加载训练好的模型, 因为有时机器学习或训练机器学习模型需要一段时间才能学习｡
‫因此, 如果我们能够保存一个模型, 然后重新加载它, 这样我们就可以与同事共享它,
‫或者在线共享我们的结果, 或者将我们的模型放到某种应用程序中, 这将是非常有帮助的｡
‫我们也不需要每次使用数据时都学习数据的模式｡
‫这就是我们要解决的问题｡
‫然后更具体地说, 我们要做一个端到端的精神贷款工作流程｡
‫这里的这些步骤实际上是对我们刚才看到的工作流中的步骤进行了更深入的研究｡
‫所以我们从这个开始｡
‫首先, 我们要直接从这个开始, 然后我们要把它分解｡
‫所以我们将有一个端到端的通灵学习工作流程｡
‫然后, 我们将了解第一步, 即准备好数据｡
‫准备好与我们的机器学习模型一起使用｡
‫我们将看到如何为我们正在处理的问题选择机器学习模型｡
‫我们将学习如何使模型与数据拟合｡ k､ 学习模式｡
‫我们将学习如何使用机器学习模型a进行预测｡ k､ a使用它所学到模式
‫然后我们将学习如何评估这些预测｡
‫因此,
‫评估一个机器学习模型是否是值得学习的模式, 我们将看到如何改善上述预测, 然后我们将最终完成保存和重新加载模型｡
‫另一个重要的问题是, 你在哪里可以得到帮助？
‫好吧, 和往常一样, 尽你所能沿着遵循代码｡
‫我们将在Jupyter笔记本电脑上进行实践｡
‫所以如果你能写代码, 如果有疑问, 运行代码｡
‫这是此步骤的一部分｡
‫你自己试试看｡
‫记住我们的座右铭If and out, run the code.
‫如果你想了解更多关于一个特定函数的功能, 别忘了在tab中按shift键来阅读文档字符串｡
‫所以当你在一个函数的中间, 我们会看到这个在发挥作用｡
‫当我们浏览笔记本时, 您可以看到docstring｡
‫这将直接带您到文档｡
‫如果你仍然卡住了, 你可以搜索它｡
‫当你搜索一个心理贷款函数, 比如如何评估一个心理学习分类模型, 你可能会找到一些资源,
‫比如Stack Overflow或者用户指南｡
‫请记住这些资源｡
‫图书馆很大, 所以要有耐心去找｡
‫我确实花了一段时间才弄明白我并不完美｡
‫查一些东西并试着自己弄清楚是可以的｡
‫然后一旦你搜索了它, 如果你确实找到了什么, 再试一次｡
‫如果你还是被卡住了, 最后还是可以问的｡
‫永远不要害怕问问题｡
‫所以你和我一样兴奋？
‫好吧, 如果你是, 让我们进入它｡
‫咱们动手吧｡
‫让我们建立一些机器学习模型, 让我们的细胞熟悉心灵学习｡