总有人问现在学来不来得及。语言是锤子找颗钉子敲。四个项目, 由看懂转变为会写, 在具备全程能被复制的特性之下, 所存在的潜在隐患已预先被处理妥当, 将代码粘贴然后运行一次。几行代码盘活Excel痛点朴素领导扔一堆表让看出门道。加很快交差。存数据成为sales.csv, 进行pd.读, 中文变成方框时只需加上plt.那行就能完成, 然而当初曾长时间卡住我。进行销售额的计算, 按照品类进行聚合, 其中电子产品的吸金能力较强。通过饼图能够看出华东地区所占比例为小半部分, 借助折线图可以看到波峰。其他人制作透视表, 而你将三张图发送到群里。只要会使用plot就可以了。预测客户流失更值钱是预判。电信公司针对用户套餐月费以及合同期, 打算要提前去揪那些可能会流失的客户, 然后给他们发放优惠券, 还要运用随机森林这种方式。折磨人的不是调模型是洗数据。有空格文字标签转数字。用循环处理非数值列。月费这种大数值记得标准化。准确率80%别被骗。混淆矩阵里可能把真要流失的判成不走。数据不平衡不走的占大头模型偷懒了。对于特征重要性有所启发, 那就是按月进行续费的, 还有月费比较高的, 其流失情况显著。而比准确率更为重要的是要明白究竟为何。手写数字识别深度学习入门期望能够再往前迈进一步, 去训练一个能够识别手写数字的神经网络。MNIST是用于图像识别的入门内容, 它呈现的是28x28的灰度图像, 数字范围从0到9。采用搭建CNN的方式, 其中包含卷积、池化以及全连接。把图像从原本的(28,28)扩展成为(28,28,1), 增添多通道维度, 通过除以255进行归一化处理以便让训练更加稳定。有五个epoch, 其准确率在99%以上, 然而由于MNIST过于干净, 背景呈现出纯黑的状态, 并且数字处于居中的位置。真实的手写呈现出歪扭的状态, 光照情况杂乱无章, 其难度存在差异。价值在于构建数据加载、建模、进行训练以及评估这样的流程, 套用猫狗分类时不需要进行大幅度修改。三行代码搞定情感分析不是那么远的大模型。门槛低的Face。加载情感分析, 如同扔文本去调函数那般, 带有置信度的正负面。一开始跑通的时候有点恍惚, 几行代码居然能够读懂电影评论, 模型下载的时候可能会卡顿, 因为网络问题所以要开启镜像。零样本速度快, 然而对于领域话术存在误判情况, 想要精准调用需通过喂数据进行微调, 如此能够触及到大模型应用的边缘。四个项目跑下来数据分析、机器学习、视觉、NLP全碰了。倘若遇到相应需求之时, 能够从这些作为基础的根基开始搭建, 环境配置呈现出崩塌心态、维度并不匹配, 这一切均属正常。别停在看懂亲手敲让程序吐出第一张图那个感觉才是燃料。你踩过什么雷跑出过什么离谱结果