สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com

Tutorial Python Machine Learning

LM17PYTHON MACHINE LEARNING LM18PYTHON MACHINE LEARNING MEAN MEDIAN MODE LM19PYTHON MACHINE LEARNING STANDARD DEVIATION LM20PYTHON MACHINE LEARNING PERCENTILES LM21PYTHON MACHINE LEARNING DATA DISTRIBUTION LM22PYTHON MACHINE LEARNING NORMAL DATA DISTRIBUTION LM23PYTHON MACHINE LEARNING SCATTER PLOT LM24PYTHON MACHINE LEARNING LINEAR REGRESSION LM25PYTHON MACHINE LEARNING MULTIPLE REGRESSION LM25PYTHON MACHINE LEARNING POLYNOMIAL REGRESSION LM26PYTHON MACHINE LEARNING SCALE LM27PYTHON MACHINE LEARNING TRAIN TEST LM28PYTHON MACHINE LEARNING DECISION TREE

Machine Learning - Data Distribution

เรียนเขียนโปรเเกรมง่ายๆกับ Expert Programming Tutor ในบท Macchine Learnning - Data Distribution 
การแจกแจงข้อมูล
ก่อนหน้านี้ในบทTutorial เราได้ทำงานกับข้อมูลจำนวนน้อยมากในตัวอย่างของเราเพียงเพื่อทำความเข้าใจแนวคิดที่แตกต่าง
ในโลกแห่งความเป็นจริงชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่กว่ามาก แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะรวบรวมข้อมูลโลกแห่งความจริงอย่างน้อยในช่วงเริ่มต้นของโปรเจ็ค
เราจะรับชุดค่าข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างไร
 การสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการทดสอบเราใช้โมดูล Python NumPy ซึ่งมาพร้อมกับวิธีการมากมายในการสร้างชุดข้อมูลแบบสุ่มทุกขนาด
ตัวอย่าง
สร้างอาร์เรย์ที่มี 250 สุ่มเดาระหว่าง 0 และ 5

import numpy
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)
print(x)

ผลลัพธ์

[0.17946572 2.32219161 0.18934418 1.82162521 1.59162147 0.54635267 
 2.44499023 2.34568246 0.57350099 4.55370988 1.06062319 1.27923664 
 0.385706   0.87962984 0.68588784 4.4162117  0.24180221 0.2093519 
 2.95518983 4.58848847 0.97791905 0.02621364 2.63128696 3.50801208 
 4.5377773  1.32584789 2.92509257 1.30882817 2.96282421 4.82504129 
 4.82823323 0.14981561 1.71283778 1.46287599 2.04795432 4.86712256 
 2.57991716 2.02938383 1.40714847 3.08935754 4.88406483 3.90742459 
 3.66097583 3.71369692 2.93289684 4.83191128 2.77667798 4.93069696 
 1.62304667 0.87760554 2.70527059 1.44847975 1.09857957 4.59412576 
 1.95394356 2.00140027 4.94018383 2.03265004 0.35025816 4.20108624 
 4.66743431 0.11120526 3.35859297 2.03318906 1.29014243 1.9655744 
 1.40202471 2.7598193  2.69650886 3.13747564 1.7780115  0.33804047 
 4.95974949 1.28741501 3.24814622 3.04697963 1.01406724 2.48639059 
 2.49032162 0.0823857  0.62740879 0.99449206 1.39554869 3.87099639 
 2.37139558 0.23952776 1.00843479 4.55360346 4.94720853 0.84871001 
 1.6398664  0.97468032 0.90700492 1.17272503 4.27084102 1.38948562 
 2.34181502 4.75568963 3.52776339 1.93441554 4.87709235 3.74530643 
 3.9975462  2.82720806 3.74524148 0.01975848 4.33253149 3.54387409 
 4.48281077 4.28892963 4.94326465 3.26352283 0.34243638 3.01846409 
 1.7587625  0.24776364 4.47579695 3.4040576  2.7463264  0.18288662 
 3.74013185 4.84744046 0.2339886  4.95259157 0.83779691 2.6556716 
 1.47302649 0.01861863 0.61084778 4.19358525 2.73145098 3.29335442 
 1.4507033  4.09868195 3.01892235 4.75958955 2.94028417 2.83680078 
 0.95605695 4.28062833 0.0388657  2.55384113 3.27518035 0.09401306 
 3.49635162 3.4425639  2.49294885 3.84333305 2.98660606 0.04491348 
 3.56437768 3.92588322 2.57606741 3.82999141 0.17751132 3.49126215 
 2.34229898 1.65846507 1.31955771 2.55094569 3.80440622 4.2313968 
 2.15136105 3.81496107 1.00921623 0.0498501  4.01822449 2.38020749 
 3.92743216 3.40007576 0.17719759 1.80779101 3.70382939 0.51672768 
 2.57786934 1.01109495 0.21992335 2.68410475 4.94191733 4.99364591 
 0.26092025 1.20219249 2.01377648 3.6080657  2.47450976 4.26451446 
 4.58835036 3.78577692 1.14126629 3.89625688 1.22922731 0.42438031 
 2.2622816  1.4510637  4.37661456 1.10899445 4.28833687 3.94039913 
 0.59618106 2.91973711 1.6511646  1.91974711 0.5274802  4.29063391 
 2.04030104 1.00498261 4.2899824  2.20825705 1.89396499 3.69340518 
 3.62867045 2.20934233 1.81181686 1.73302459 2.16947781 1.68942217 
 1.00544988 0.5599015  4.78472944 1.49927966 2.27891342 0.97507184 
 2.36096282 0.25083606 3.68638314 0.21005797 0.26854432 0.49555296 
 2.3667063  0.93851272 2.20363126 4.16682109 3.34394461 3.08082574 
 4.09514521 3.01205365 1.40616774 3.33079878 0.47628818 2.34098687 
 1.39445805 2.15242036 3.67514924 3.8718004  1.8595215  3.82621163 
 4.49271774 3.41728958 3.9089966  2.8857063 ]

histogram
เพื่อให้เห็นภาพชุดข้อมูลเราสามารถวาดฮิสโตแกรมด้วยข้อมูลที่เรารวบรวมเราจะใช้โมดูล Python Matplotlib เพื่อวาดฮิสโตแกรม
ตัวอย่าง
วาดฮิสโตแกรม

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)
plt.hist(x, 5)
plt.show()

ผลลัพธ์

ฮิสโทแกรมเเบบอธิบาย
เราใช้อาร์เรย์จากตัวอย่างด้านบนเพื่อวาดฮิสโตแกรมที่มี 5 บาร์
- แถบแรกแสดงจำนวนค่าในอาร์เรย์อยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
- แถบที่สองแสดงจำนวนค่าระหว่าง 1 ถึง 2 เป็นต้น
ซึ่งให้ผลลัพธ์นี้กับเรา
52 ค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
48 ค่าอยู่ระหว่าง 1 ถึง 2
49 ค่าอยู่ระหว่าง 2 ถึง 3
51 ค่าอยู่ระหว่าง 3 ถึง 4
50 ค่าอยู่ระหว่าง 4 ถึง 5
หมายเหตุ: ค่าอาร์เรย์เป็นตัวเลขสุ่มและจะไม่แสดงผลลัพธ์ที่เหมือนกันในคอมพิวเตอร์ของนักเรียน
การแจกเเจงข้อมูลขนาดใหญ่
    อาร์เรย์ที่มีค่า 250 ค่าไม่ถือว่าใหญ่มาก แต่ตอนนี้นักเรียนรู้วิธีสร้างชุดค่าแบบสุ่มและด้วยการเปลี่ยนพารามิเตอร์นักเรียนสามารถสร้างชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เท่าที่นักเรียนต้องการ
ตัวอย่าง
สร้างอาร์เรย์ที่มีตัวเลขสุ่ม 100000 รายการและแสดงโดยใช้ฮิสโตแกรมที่มี 100 บาร์

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()

ผลลัพธ์


แปลจากhttps://www.w3schools.com/python/python_ml_data_distribution.asp



ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

Python

L16 PYTHON SIMPLE ARITHMETIC
L40 PYTHON TUTORIAL INTRO
L41 PYTHON GETTING STARTED
L42 PYTHON SYNTAX
L43 PYTHON COMMENTS
L44 PYTHON VARIABLES
L45 PYTHON DATATYPE
L46 PYTHON NUMBERS
L47 PYTHON CASING
L48 PYTHON STRINGS
L49 PYTHON BOOLEANS
L50 PYTHON OPARETORS
L51 PYTHON LISTS
L52 PYTHON TUPELS
L53 PYTHON SETS
L54 PYTHON DICTIONARY
L55 PYTHON IF ELSE
L56 PYTHON WHILE LOOP
L57 PYTHON FOR LOOP
L58 PYTHON FUNCTION
L59 PYTHON LAMBDA
L60 PYTHON ARRAYS
L61 PYTHON CLASSSES OBJECTS
L62 PYTHON INHERITANCE
L63 PYTHON ITERATORS
L63 PYTHON SCOPE
L64 PYTHON MODULES
L65 PYTHON DATETIME
L66 PYTHON JSON
L67 PYTHON REGEX
L68 PYTHON PIP
L69 PYTHON TRY EXCAPE
L70 PYTHON USER INPUT
L71 PYTHON FILE OPEN
L73 PYTHON STRING FORMATTING
L74 PYTHON READ FILE
L75 PYTHON WRILE CREATE FILE
L76 PYTHON DELETE FILE
L90 PYTHON POISSON DISTRIBUTION
L90 PYTHON RANDOM INTRODUCTION
L91 PYTHON CHI SQUARE DISTRIBUTION
L91 PYTHON EXPONENTIAL DISTRIBUTION
L92 PYTHON RAYLEIGH DISTRIBUTION
L93 PYTHON PARETO DISTRIBUTION
L94 PYTHON ZIPF DISTRIBUTION
L96 PYTHON RANDOM PERMUTATIONS
L97 PYTHON SEABORN
L98 PYTHON NORMAL DISTRIBUTION
L99 PYTHON DISTRIBUTION
L99 PYTHON LOGISTIC DISTRIBUTION
L99 PYTHON MULTINOMIAL DISTRIBUTION
L99 PYTHON NUMPY SPLITTING ARRAY
L99 PYTHON NUMPY UFUNCS
L99 PYTHON UNIFORM DISTRIBUTION
LM60PYTHON BUILT IN FUNCTIONS
LM61PYTHON STRING METHODS
LM62PYTHON LIST ARRAY METHODS
LM63PYTHON DICTIONARY METHODS
LM64PYTHON TUPLE METHODS
LM65PYTHON SET METHODS
LM66PYTHON FILE METHODS
LM67PYTHON KEYWORD
LM68PYTHON BUILT IN EXCAPTION
LM69PYTHON RANDOM MODULE
LM70PYTHON MATH MODULE
LM70PYTHON REQUSTS MODULE
LM72PYTHON CMATH MODULE
LM73PYTHON HOWTO REMOVE DUPLICATES FROM A PYTHON LIST
LM74PYTHON HOW TO REVERSE A STRING IN PYTHON
LM75PYTHON HOW TO ADD TWO NUMBERS IN PYTHON
LM95PYTHON RANDOM DATA DISTRIBUTION


แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

Allow sites to save and read cookie data.
Cookies are small pieces of data created by sites you visit. They make your online experience easier by saving browsing information. We use cookies to improve your experience on our website. By browsing this website, you agree to our use of cookies.

Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com

ติดต่อเราได้ที่

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา