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人工智能入门：Python实现机器学习

flare_zhao 算法工程师
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难度初级
时长 2小时48分
学习人数
综合评分9.77
32人评价 查看评价
9.9 内容实用
9.6 简洁易懂
9.8 逻辑清晰
全部 评论 问答 未解决 精华

mac电脑没有可视化的anaconda页面吗

最新回答 / Yoosl
https://www.anaconda.com/products/individual 这个网址可以根据你的操作系统选择anaconda，有mac版的
1 回答 604 浏览 1-3 开发环境部署
2020-10-06

异常交易特异度

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 366 浏览 2-5 模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（1）
2020-10-05

导入matplotlib图库报错，不知道为什么

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 415 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2020-10-04

为什么K值取值范围是1~25？

+ 我来回答 回答最高可+2积分
1 回答 633 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2020-10-04

安装jupter非常慢的同学可以修改anaconda的镜像源

最新回答 / redkylin
这个安装openvino方便吗？
1 回答 736 浏览 1-3 开发环境部署
2020-08-28

关于pylint的规范检查

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 596 浏览 1-1 课程介绍
2020-07-22

PyCharm 版本的 Matplotlib 绘图实现。仅供参考，有代码和贴图

最新回答 / 小小程序员一枚
其中 K值的范围我取的如下
k_range = list(range(1,90))
1 回答 1710 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2020-07-14

matplotlib载入问题

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 458 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2020-06-27

name 'np' is not defined

最新回答 / flare_zhao
前面缺少了import numpy as np同学你好，我是flare老师。如果觉得有所收获的话，欢迎学习刚刚上线的实战课程。新课程的内容非常全面，涵盖了人工智能的核心技术，每个章节都有丰富的实战案例，能够用于解决生活中的实际问题：https://coding.imooc.com/class/418.html
1 回答 3773 浏览 1-3 开发环境部署
2020-06-16

AMD CPU可以用来做深度学习吗

最新回答 / flare_zhao
可以的哈~有可能会有，但通常都是有解决办法的同学你好，我是flare老师。如果觉得有所收获的话，欢迎学习刚刚上线的实战课程。新课程的内容非常全面，涵盖了人工智能的核心技术，每个章节都有丰富的实战案例，能够用于解决生活中的实际问题：https://coding.imooc.com/class/418.html
1 回答 2879 浏览 1-2 开发环境介绍
2020-05-14

pima的数据有没有现成的啊，kaggle注册太费劲了

最赞回答 / qiudou
github上有开源数据。
1 回答 792 浏览 2-6 模型评估：逻辑回归、混淆矩阵、召回率、F1分数（2）
2020-04-29

不好意思刚刚好像复制的有错误

+ 我来回答 回答最高可+2积分
0 回答 585 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2020-04-15

老师您好，这个是怎么回事呢

最新回答 / ___Cc 
accuracy_score(y_train,y_test_pred)
这样你在比对的时候，y_train是取的训练集中的label，y_test_pred是预测的测试集的label，两个维度不同当然不能比对
2 回答 1650 浏览 2-4 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（2）
2020-04-15

请问这个课的课件和代码有吗？可以下载吗？

+ 我来回答 回答最高可+2积分
3 回答 865 浏览 1-3 开发环境部署
2020-04-04

n_neighbors这个参数

最赞回答 / qq_冷山_1
好像这样的话就看你的策略了，看你是选择距离较远的那个还是距离较近的那个。不过一般会避免取到偶数，来避免陷入half-half困境，也就是你说的情况。
1 回答 1686 浏览 2-3 模型评估：准确率、数据分离、参数选择（1）
2020-03-27
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课程须知
学员有一定的计算机编程基础，无需机器学习基础，手把手体验机器学习
老师告诉你能学到什么？
1.了解AI是什么及其主流算法，机器学习与AI的关系 2.熟练scikit-learn工具包：熟悉环境配置安装、基本语法、数据操作 3.掌握完成机器学习任务的能力：数据预处理、模型加载、训练及预测 4.运用不同的机器学习模型、评估模型表现：K-近邻(KNN)算法、逻辑回归；混淆矩阵

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