机器学习框架习题交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习框架习题交流的问题，于是小编就整理了4个相关介绍机器学习框架习题交流的解答，让我们一起看看吧。

1. pandas机器学习框架及其特点？
2. pandas的机器学习框架指什么？
3. 举例说明机器学习在客户关系管理中一个具体的应用？
4. 为什么机器学习的理论中多处用到了泛函分析？

pandas机器学习框架及其特点？

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

pandas的机器学习框架指什么？

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

举例说明机器学习在客户关系管理中一个具体的应用？

机器学习一般都是在极其大量的数据的情况下进行分析，学习分析。打比方说，你的客户有上亿个，你通过数据分析和机器学习可以为他们打分，分级，贴标签，还能通过机器学习，掌握他们的爱好，或者使用偏好。

等你们有了新产品，会按照标签，分级，偏高等自动推送给适当的客户。

为什么机器学习的理论中多处用到了泛函分析？

对于机器学习的实用模型最有用的是监督学习，一般可以认为是分类，回归，监督学习的的主要目的就是***设函数空间中选出，期望损失最小的那一个函数，而且泛函就是研究函数空间的;当然还有一个原因就是前几年的由svm延伸出来了核工程，也和泛函所契合(当时的主流还不是deep learning)，但是泛函对于机器学习的提升到底有什么实际作用，只能观望了，毕竟微分流形也被引入到学习之中，但是对于机器学习的实践提生到底有没有效果就不好说了，一般而言，对于目前大多数流行的模型，按结构化数据和非结构化数据分类，或者是线性和非线性分类，根据任务类型选好模型，剩下我们要做的就是选取适合的特征和提供静可能多的数据了…………，你相信吗？还有所谓的量子机器学习，你觉得可靠吗？量子力学都没有搞明白，就和新机器学习模型”融合"，你觉得这不是吹牛p吗？

[抠鼻]奉劝各位不要盲目投入所谓机器学习前沿，多多研究如何利用现有金典模型和业务融合，多多实践落地模型，和模型评价……，前沿的论文都是花式数学公式变化，然后声称1％的提前，你觉得这不是水论文吗？真的真理往往简单直接的，比如智能方程，欧拉公式，泰勒公式……，而不是一些没看过的范数融合形成的正则化技巧

泛函分析其实应该叫算子理论，算子可以认为是函数空间到函数空间上的映射，而泛函是一类特殊的算子，它是到数域上的算子，例如机器学习中的SVM的核函数的定义式基于泛函分析中的Hilbert空间的。

现在最流行的机器学习模型，神经网络基本是就是一大堆向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵、张量的操作和运算。

其他“传统”机器学习算法也大量使用线性代数。比如线性回归

到此，以上就是小编对于机器学习框架习题交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习框架习题交流的4点解答对大家有用。

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