企业官网建设流程全解析

温州鹿城网站制作报价,ps是一款网页制作软件,青岛网站建设收费哪个平台好,wordpress淘客采集插件2.1 学习目标 通过本章学习#xff0c;读者应能够#xff1a; 理解人工智能训练中“数据”的实际含义正确认识样本、特征与标签能从日常业务场景中抽象出数据结构判断一个问题属于回归还是分类使用 Python 对数据进行基本查看与拆分 本章重点在于#xff1a; 把“现实问题”…2.1 学习目标通过本章学习读者应能够理解人工智能训练中“数据”的实际含义正确认识样本、特征与标签能从日常业务场景中抽象出数据结构判断一个问题属于回归还是分类使用 Python 对数据进行基本查看与拆分本章重点在于把“现实问题”转化为“人工智能可以处理的问题”。2.2 从业务角度理解什么是“数据”在实际工作中数据并不是抽象存在的。它通常来源于系统日志业务记录用户行为问卷或表单例如在一个简单的健身应用中系统可能每天记录用户年龄每日步数运动时长是否达标这些记录汇总在一起就形成了人工智能训练所需的数据。对人工智能而言数据就是对现实世界的“数字化描述”。2.3 样本、特征与标签结合真实场景2.3.1 样本一次记录一个对象在人工智能训练中样本通常表示一次完整记录。以健身数据为例一个用户一天的运动记录一个客户一次交易记录一名学生一次考试结果在表格中每一行通常就是一个样本。2.3.2 特征用来描述样本的信息特征是对样本的描述性信息。在健身场景中可能包括年龄性别运动时长心率这些信息本身不是结果但会影响结果。2.3.3 标签模型要学习和预测的目标标签是模型要学习和预测的对象。例如每日步数是否达成运动目标是否存在健康风险在训练阶段标签是已知的在预测阶段标签是未知的。2.3.4 一个通俗总结可以用一句话记住三者关系特征是原因标签是结果样本是一次完整记录。2.4 用一个业务示例理解数据结构示例场景健身用户每日数据简化importpandasaspd data{age:[25,30,45,35,50],exercise_minutes:[30,20,10,40,15],calories_burned:[300,200,120,380,150],daily_steps:[8000,6000,3000,10000,4000]}dfpd.DataFrame(data)print(df)输出示意age exercise_minutes calories_burned daily_steps 0 25 30 300 8000 1 30 20 200 6000 2 45 10 120 3000 3 35 40 380 10000 4 50 15 150 40002.4.1 识别样本、特征与标签在这个示例中样本每一行一天的数据特征ageexercise_minutescalories_burned标签daily_steps这是一个预测数值的任务。2.4.2 用 Python 分离特征与标签Xdf[[age,exercise_minutes,calories_burned]]ydf[daily_steps]print(X)print(y)这一步是所有建模工作的起点。2.5 人工智能中的常见问题类型在理解数据后下一步必须回答一个问题模型要预测的“结果”到底是什么类型2.5.1 回归问题预测“多少”回归问题的特点是预测结果是连续数值常见业务示例预测每日步数预测销售额预测能耗或费用本章中的健身示例就是一个典型的回归问题。2.5.2 分类问题预测“属于哪一类”分类问题的特点是预测结果是类别例如是否达成运动目标是 / 否用户是否存在风险是否需要人工干预如果我们将问题改为“该用户今天是否达成 8000 步目标”那么问题类型就变成了分类问题。2.5.3 为什么问题类型不能选错如果问题类型判断错误模型选择会出错评估指标会无意义结果无法用于实际决策这是人工智能训练师在实际工作中必须首先判断的一步。2.6 从现实问题到 AI 问题的判断方法可以用以下思路快速判断预测一个具体数值 → 回归问题判断是否 / 属于哪类 → 分类问题这个判断方法简单但非常实用。2.7 本章小结通过本章学习应重点掌握数据是人工智能学习的基础样本、特征、标签构成训练数据的核心结构表格数据是最常见的训练形式回归与分类是最基础、最常见的问题类型这些内容将直接影响后续的数据处理和模型训练方式。2.8 课后练习一、判断题在表格数据中一行通常对应一个样本。标签是用来描述样本特征的属性。预测每日步数属于回归问题。二、简答题请结合一个业务场景说明什么是特征什么是标签。为什么在建模前必须先判断问题类型三、实践题请判断下列问题属于哪一类判断一名用户是否存在运动不足风险预测下周某商品的销售数量2.9 练习题参考答案一、判断题答案正确错误正确二、简答题参考要点第 1 题特征是用于描述对象的属性标签是模型要学习和预测的目标特征影响标签但不等同于标签第 2 题不同问题类型使用不同模型评估方法不同错误判断会导致模型无法使用三、实践题答案分类问题回归问题