Belajar Python Untuk Machine Learning
Belajar Python Untuk Machine Learning – Adalah bagian dari kecerdasan buatan yang menggunakan teknik statistik untuk memungkinkan mesin meningkatkan pengalamannya. Ini memungkinkan komputer untuk bertindak dan membuat keputusan berdasarkan data untuk melakukan tugas tertentu. Algoritma ini dirancang untuk meningkat dari waktu ke waktu saat data baru tersedia.
Python adalah bahasa pemrograman interpretatif multiguna. Tidak seperti bahasa lain yang sulit dibaca dan dipahami, Python lebih menekankan pada keterbacaan kode agar sintaks lebih mudah dipahami. Hal ini membuat Python sangat mudah dipelajari baik untuk pemula maupun yang sudah mempelajari bahasa pemrograman lain. Ada banyak modul dan
Belajar Python Untuk Machine Learning
Anda dapat mengunjungi https://learnpython.com/tutorial/installation-python untuk mendapatkan software aplikasi Python. Instruksi lengkap akan diberikan untuk menginstal Python dan pustaka yang diperlukan pada platform Linux, Mac OS X, dan Windows. Tutorial ini membutuhkan 5 pustaka utama untuk diinstal: Numpy, Matplotlib, Pandas, dan Sklearn.
Kelas Data Science
Impor panda sebagai pd impor numpy sebagai np impor matplotlib.pyplot sebagai plt dari pandas.tools.plotting impor scatter_matrix dari sklearn.model_selection impor train_test_split dari sklearn.naive_bayes impor GaussianNB dari sklearn.metrics impor kebingungan_matrix impor .
Baca juga: Doa Supaya Dikabulkan Allah Swt
Pertama, Anda dapat mengunduh file partisi C, meletakkannya di file lokal. Data dapat dimuat menggunakan metode yang sama, dengan skrip untuk memuat dataset:
Kita mulai dengan beberapa grafik satu dimensi, yaitu grafik dari masing-masing variabel. Karena variabel inputnya numerik, kita dapat membuat tipe plot kotak.
Selanjutnya, kita dapat melihat interaksi antar variabel. Pertama, mari kita lihat scatterplot dari semua pasangan atribut. Ini dapat membantu untuk melihat hubungan terstruktur antara variabel input
Baca juga: Shampo Yang Dapat Meluruskan Rambut
Paket Lengkap Buku Machine Learning Dan Artificial Intelligence
Pada materi kali ini saya akan melakukan prediksi data dengan menggunakan metode Naive Bayes. selanjutnya kita bisa mencoba menguji akurasi model Naive Bayes pada data yang ada.
X = data.drop([“caesar”], axis = 1) y = data[“caesar”] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, sample_state = 123) modelnb = GaussianNB( ) nbtrain = modelnb.fit(x_train, y_train) y_pred = nbtrain.predict(x_test) np.array(y_test) nbtrain.predict_proba(x_test) kebingungan_matrix(y_test, y_pred) print_predict_test_report
Terakhir, laporan klasifikasi (classification report) memberikan informasi tentang setiap kelas (spesies kelas) dengan presisi, daya ingat, skor f1 dan dukungan yang menunjukkan hasil yang sangat baik.
Baca juga: Hal Yang Tidak Boleh Dilakukan Di Bali
Belajar machine learning python, membuat machine learning dengan python, contoh program machine learning python, belajar machine learning dengan python pdf, machine learning dengan python, contoh machine learning python, pengenalan machine learning dengan python, belajar machine learning dengan python, machine learning python adalah, python untuk machine learning, belajar machine learning untuk pemula, python learning machine
