Maschinelles Lernen mit Python 2b

(Last Updated On: 27. Oktober 2018)

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Training ML-Lernalgorithmen für die Klassifizierung

Mit Schwerpunkten auf:

  • Benutzung von pandas, NumPy und matplotlib zum Einlesen, Verarbeitung und Visialisierung
  • Implementierung linear classification Algos in Python

Schema Perceptron:

Achtung – Halt – Stop!
Einerseits ist es schade, dass ich meine Notizen zu „Maschinelles Lernen mit Python“ nun einstellen werde, aber anderseits erspart es mir viel Zeit und Aufwand. Ich wollte gerade das Schema oben besprechen und mir den ersten Python-Code notieren, als ich auf scikit stieß. Da meine Notizen sicher nicht übersichtlicher und besser werden können, erspare ich mir weitere Artikel zu diesen Thema.

Auf SciPy findet man den Einstieg für die hier, zur Verwendung geplanten Module. Auf UC Irvine Machine Learning Repository! findet man über 450 Datensätze und eine ausgezeichnete Beschreibung zu allen Bereichen findet sich auf scikit.

Weblinks und weitere Quellen:
SciPy
UC Irvine Machine Learning Repository!
Iris flower data set

Python und Docs, sowie Tutorial
Python unter Linux: Erste Schritte
PyPy
Künstliche Intelligenz von Stuart Russell und Peter Norvig; ISBN 978-3-86894-098-5
Python Machine Learning von Sebastian Raschka; ISBN 978-1-78355-513-0
Neuronale Netze von Günter Daniel Rey und Karl F. Wender; ISBN 978-3-456-54881-5

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