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本文目录一览：
- 1、机器学习的要素是什么?
- 2、如何进行机器学习?
- 3、机器学习中,使用逻辑回归(python)做二分类时,recall,f1_score,support的...
- 4、python要连续使用2个函数时,为什么有时的格式是f1().f2(),有时是f2...
- 5、python有哪些用途
机器学习的要素是什么?
1、机器学习的三要素介绍如下：人工智能的核心三要素包括算法、数据和计算力。
2、机器学习三要素：模型，策略与算法 模型、策略、算法可以总结为机器学习方法的提纲挈领。
3、f（x）的设计围绕参数量和结构两个方向做创新，这两个参数决定了算法的学习能力，从数据里面挖掘信息的能力（信息利用率），类比到人身上就是“天赋”、“潜质”类的东西，衡量这个模型有多“聪明”。
4、机器学习通常包括三个基本要素模型、特征和算法，模型是机器学习的基础，是用来预测未知数据的函数或系统。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
如何进行机器学习?
1、模型训练：选择合适的机器学习算法，并使用已处理好的数据集来训练模型。模型评估：对训练好的模型进行评估，包括在测试集上的精确度、召回率、F1值等指标，并进行模型调整。
2、机器学习 无监督学习（Unsupervised Learning）：使用未标记的训练数据集来训练模型，以发现数据中的模式和结构。常见的无监督学习算法包括聚类分析、主成分分析、关联规则挖掘等。
3、机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。函数归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
4、监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。
机器学习中,使用逻辑回归(python)做二分类时,recall,f1_score,support的...
并且很多指标可以对多种不同的机器学习模型进行评价，如精确率－召回率（precision-recall），可以用在分类、推荐、排序等中。像分类、回归、排序都是监督式机器学习，本文的重点便是监督式机器学习的一些评价指标。
F1 score 给了精度和召回率相同的权重，它是通用 Fβ指标的一个特殊情况，在 Fβ中，β 可以用来给召回率和精度更多或者更少的权重。（还有其他方式可以结合精度和召回率，例如二者的几何平均，但是 F1 score 是最常用的。
举两个例子： ①在一个二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60：1。
General parameters：参数控制在提升（boosting）过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）。 Booster parameters：这取决于使用哪种booster。
第二就是分类时计算量非常小，速度很快，存储***低。第三就是便利的观测样本概率分数。第四就是对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。第五就是计算代价不高，易于理解和实现。
在上面的代码中，我们使用了StandardScaler来对数据进行特征缩放。模型训练 在数据预处理之后，我们就可以开始训练模型了。格雷米提供了各种各样的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等等。
python要连续使用2个函数时,为什么有时的格式是f1().f2(),有时是f2...
1、f1（a）这个为例。a是形参，在函数内赋值，不影响全局的a值。f2这个用法是一个典型的用python的人容易犯的错。b是全局，不过它是传值。所以不会返回。f3就是通过数组影响函数体外的内容。
2、a=1 b=2 ，如果要把a，b值互换，通常会想到的是用一个中间变量保存过渡值 比如：c = a a=b b=c python 就可以不用这样做 a，b = b，a 就等效于上面的例子。
3、f1， f2 = f2， f1+f2 不能拆成 f1 = f2 ； f2 = f1 + f2 。
4、用是可以用Python比较宽松，如果是在C语言的话就会警告甚至报错了。
5、def f1（）：def f2（）：x=x[0：3]#重新定义列表x return x[0]return f2（）x=[5，1，2，3]i=f1（）print（i）就会抛出使用前未定义的错误。
python有哪些用途
web开发Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架。
网络爬虫网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的[_a***_]发展。
学python用途如下：web开发：结合python、html、css、javascript、数据库等开发一个网站。网络爬虫：网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。
Python的主要用途包括：Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本、游戏开发等。Python是一种高级编程语言，它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法，让开发者可以用更少的代码完成更多的工作。
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它的用途非常广泛，包括但不限于以下几个方面：Web开发：Python有很多用于Web开发的框架和库，如Django、Flask、Pyramid等，可以轻松地创建动态网站和Web应用程序。
Python是一门非常流行和实用的编程语言，被广泛应用于各个领域。以下是一些Python的应用领域： 数据分析和数据科学：Python在数据分析和数据科学领域非常受欢迎。
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