Python人工智能（自學之路）分享（一）
這是本人學習Python的一些學習筆記和專案練習
一般每周都會更新博客
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提取碼：Pyth
內容包含：一下幾點
檔案大致內容
1.模塊集
1.1 Matplotlib
1.2 Numpy
1.3 Pandas
2.演算法集
2.1 K-近鄰演算法
2.2 線性回歸
2.3 邏輯回歸
2.4 決策樹
3.筆記
3.1 人工智能概述
3.2 科學計算庫
3.3 K-近鄰演算法
3.4 線性回歸
3.5 邏輯回歸
3.6 決策樹
4.資料集
這里面有以上的所有資料集，都同意放在這個檔案夾中，
每個檔案夾里都有一個data的檔案夾，里面放有該檔案夾下所有資料集
備注：資料集是csv后綴的
這里這代碼塊（大致樣子）都是100行內的小例子
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import jieba
def cut_text(data):
ret = " ".join(list(jieba.cut(data)))
return ret
def tfidf_text_demo():
"""
Tfidf
return: none
"""
data = ["一種還是一種今天很殘酷,明天更殘酷,后天很美好,但絕對大部分是死在明天晚上,所以每個人不要放棄今天，",
"我們看到的從很遠星系來的光是在幾百萬年之前發出的,這樣當我們看到宇宙時,我們是在看它的過去，",
"如果只用一種方式了解某樣事物,你就不會真正了解它，了解事物真正含義的秘密取決于如何將其與我們所了解的事物相聯，"]
data_list = []
for temp in data:
data_list.append(cut_text(temp))
# print(data_list)
# 1.實體化
transfer = TfidfVectorizer()
# 2.呼叫fit_transform
transfer_data = transfer.fit_transform(data_list)
print(transfer.get_feature_names())
print(transfer_data.toarray())
if __name__ == "__main__":
tfidf_text_demo()
這是筆記的部分（也是個樣子）
機器學習概述
1 人工智能概述
1.1 人工智能起源
1.圖靈測驗
2.達特茅斯會議
1.2 人工智能三個階段
1.1980年代是正式形成期
2.1990-2010年代是蓬勃發展期
3.2012年之后是深度學習期
1.3 人工智能、機器學習和深度學習
1.機器學習是人工智能的一個實作途徑
2.深度學習是機器學習的一個方法發展而來
1.4 主要分支介紹
1.4.1 計算機視覺
1.人臉識別
1.2.2 自然語言處理
1.語音識別
2.語意識別
1.2.3 機器人
1.5 人工智能必備三要素
1.資料
2.演算法
3.計算力
1.6 GPU, CPU
1.GPU -- 計算密集型
2.CPU -- IO密集型
..........................
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標籤：python
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