2021-02-25 Python人工智能（自学之路）分享（一）

Python人工智能（自学之路）分享（一）

这是本人学习Python的一些学习笔记和项目练习
一般每周都会更新博客

链接：https://pan.baidu.com/s/1k8cFgnvWlSkK7ununAJneg
提取码：pyth
内容包含：一下几点

文件大致内容

1.模块集
1.1 Matplotlib
1.2 Numpy
1.3 Pandas
2.算法集
2.1 K-近邻算法
2.2 线性回归
2.3 逻辑回归
2.4 决策树
3.笔记
3.1 人工智能概述
3.2 科学计算库
3.3 K-近邻算法
3.4 线性回归
3.5 逻辑回归
3.6 决策树
4.数据集
这里面有以上的所有数据集，都同意放在这个文件夹中。
每个文件夹里都有一个data的文件夹，里面放有该文件夹下所有数据集
备注：数据集是csv后缀的

这里这代码块（大致样子）都是100行内的小例子

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import jiebadef cut_text(data):ret = " ".join(list(jieba.cut(data)))return retdef tfidf_text_demo():"""Tfidfreturn: none"""data = ["一种还是一种今天很残酷,明天更残酷,后天很美好,但绝对大部分是死在明天晚上,所以每个人不要放弃今天。","我们看到的从很远星系来的光是在几百万年之前发出的,这样当我们看到宇宙时,我们是在看它的过去。","如果只用一种方式了解某样事物,你就不会真正了解它。了解事物真正含义的秘密取决于如何将其与我们所了解的事物相联。"]data_list = []for temp in data:data_list.append(cut_text(temp))# print(data_list)# 1.实例化transfer = TfidfVectorizer()# 2.调用fit_transformtransfer_data = transfer.fit_transform(data_list)print(transfer.get_feature_names())print(transfer_data.toarray())if __name__ == "__main__":tfidf_text_demo()

这是笔记的部分（也是个样子）

机器学习概述
1 人工智能概述1.1 人工智能起源1.图灵测试2.达特茅斯会议1.2 人工智能三个阶段1.1980年代是正式形成期2.1990-2010年代是蓬勃发展期3.2012年之后是深度学习期1.3 人工智能、机器学习和深度学习1.机器学习是人工智能的一个实现途径2.深度学习是机器学习的一个方法发展而来1.4 主要分支介绍1.4.1 计算机视觉1.人脸识别1.2.2 自然语言处理1.语音识别2.语义识别1.2.3 机器人1.5 人工智能必备三要素1.数据2.算法3.计算力1.6 GPU, CPU1.GPU -- 计算密集型2.CPU -- IO密集型..........................下载后就可以获得啦!!!

配套视频是B站的 Ride_Python的人工智能机器学习
链接: https://www.bilibili.com/video/BV15K4y1W7n4?p=1
一共131集，适合会Python基础的小白
用到的软件是PyCharm可以去官网搜索
在这里十分推荐使用PyCharm，为什么呢？方便！真的方便！好看又好用！*****
一些模块名称用到的时候导入就好了！

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