多任務學習模型python（多任務分類模型）

本文目錄一覽：

• 1、如何利用 Python 實現 SVM 模型
• 2、Python培訓需要學習哪些內容
• 3、如何理解python的多線程編程
• 4、人工智能需要學習python嗎？
• 5、怎樣用python實現深度學習
• 6、Python主要內容學的是什麼？

如何利用 Python 實現 SVM 模型

我先直觀地闡述我對SVM的理解，這其中不會涉及數學公式，然後給出Python代碼。

SVM是一種二分類模型，處理的數據可以分為三類：

線性可分，通過硬間隔最大化，學習線性分類器

近似線性可分，通過軟間隔最大化，學習線性分類器

線性不可分，通過核函數以及軟間隔最大化，學習非線性分類器

線性分類器，在平面上對應直線；非線性分類器，在平面上對應曲線。

硬間隔對應於線性可分數據集，可以將所有樣本正確分類，也正因為如此，受噪聲樣本影響很大，不推薦。

軟間隔對應於通常情況下的數據集（近似線性可分或線性不可分），允許一些超平面附近的樣本被錯誤分類，從而提升了泛化性能。

如下圖：

實線是由硬間隔最大化得到的，預測能力顯然不及由軟間隔最大化得到的虛線。

對於線性不可分的數據集，如下圖：

我們直觀上覺得這時線性分類器，也就是直線，不能很好的分開紅點和藍點。

但是可以用一個介於紅點與藍點之間的類似圓的曲線將二者分開，如下圖：

我們假設這個黃色的曲線就是圓，不妨設其方程為x^2+y^2=1，那麼核函數是幹什麼的呢？

我們將x^2映射為X，y^2映射為Y，那麼超平面變成了X+Y=1。

那麼原空間的線性不可分問題，就變成了新空間的（近似）線性可分問題。

此時就可以運用處理（近似）線性可分問題的方法去解決線性不可分數據集的分類問題。

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以上我用最簡單的語言粗略地解釋了SVM，沒有用到任何數學知識。但是沒有數學，就體會不到SVM的精髓。因此接下來我會用盡量簡潔的語言敘述SVM的數學思想，如果沒有看過SVM推導過程的朋友完全可以跳過下面這段。

對於求解（近似）線性可分問題：

由最大間隔法，得到凸二次規劃問題，這類問題是有最優解的（理論上可以直接調用二次規劃計算包，得出最優解）

我們得到以上凸優化問題的對偶問題，一是因為對偶問題更容易求解，二是引入核函數，推廣到非線性問題。

求解對偶問題得到原始問題的解，進而確定分離超平面和分類決策函數。由於對偶問題里目標函數和分類決策函數只涉及實例與實例之間的內積，即xi,xj。我們引入核函數的概念。

拓展到求解線性不可分問題：

如之前的例子，對於線性不可分的數據集的任意兩個實例：xi,xj。當我們取某個特定映射f之後，f(xi)與f(xj)在高維空間中線性可分，運用上述的求解（近似）線性可分問題的方法，我們看到目標函數和分類決策函數只涉及內積f(xi),f(xj)。由於高維空間中的內積計算非常複雜，我們可以引入核函數K(xi,xj)=f(xi),f(xj)，因此內積問題變成了求函數值問題。最有趣的是，我們根本不需要知道映射f。精彩！

我不準備在這裡放推導過程，因為已經有很多非常好的學習資料，如果有興趣，可以看：CS229 Lecture notes

最後就是SMO算法求解SVM問題，有興趣的話直接看作者論文：Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines

我直接給出代碼：SMO+SVM

在線性可分數據集上運行結果：

圖中標出了支持向量這個非常完美，支持向量都在超平面附近。

在線性不可分數據集上運行結果（200個樣本）：

核函數用了高斯核，取了不同的sigma

sigma=1，有189個支持向量，相當於用整個數據集進行分類。

sigma=10，有20個支持向量，邊界曲線能較好的擬合數據集特點。

我們可以看到，當支持向量太少，可能會得到很差的決策邊界。如果支持向量太多，就相當於每次都利用整個數據集進行分類，類似KNN。

Python培訓需要學習哪些內容

老男孩教育Python課程內容：

階段一：Python開發基礎

Python開發基礎課程內容包括：計算機硬件、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程控制、字符編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標準庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟件開發規範學習，計算器程序、ATM程序開發等。

階段二：Python高級級編編程數據庫開發

Python高級級編編程數據庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變量、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網絡套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP服務器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、數據庫類型、特性介紹，表字段類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於數據庫的學員管理系統開發等。

階段三：前端開發

前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax異步加載、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控件綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。

階段四：WEB框架開發

WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。

階段五：爬蟲開發

爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個異步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹（engine、spider、downloader、scheduler、pipeline）、分布式爬蟲實戰等。

階段六：全棧項目實戰

全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、接口單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、接口文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。

階段八：人工智能

人工智能課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網絡、測試集以及評價標準Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程控制API和自動化駕駛開發等。

階段九：自動化運維開發

自動化運維開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API接口開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理權限、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕鬆實現分布式監控等功能。

階段十：高並發語言GO開發

高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字符串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、makenew、字符串、go程序調試、slicemap、map排序、常用標準庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web服務器的開發等。

如何理解python的多線程編程

線程是程序員必須掌握的知識，多線程對於代碼的並發執行、提升代碼效率和運行都至關重要。今天就分享一個黑馬程序員Python多線程編程的教程，從0開始學習python多任務編程，想了解python高並發實現，從基礎到實踐，通過知識點 + 案例教學法幫助你想你想迅速掌握python多任務。

課程內容：

1.掌握多任務實現的並行和並發

2.掌握多進程實現多任務

3.掌握多線程實現多任務

4.掌握合理搭配多進程和線程

適用人群：

1、對python多任務編程感興趣的在校生及應屆畢業生。

2、對目前職業有進一步提升要求，希望從事python人工智能行業高薪工作的在職人員。

3、對python人工智能行業感興趣的相關人員。

基礎課程主講內容包括：

1.python多任務編程

基礎班課程大綱：

00-課程介紹

01-多任務介紹

02-進程介紹

03-使用多進程來完成多任務

04-多進程執行帶有參數的任務

05-獲取進程的編號

06-進程注意點

07-案例-多進程實現傳智視頻文件夾多任務拷貝器

08-線程介紹

09-使用多線程執行多任務

10-線程執行帶有參數的任務

11-主線程和子線程的結束順序

12-線程之間的執行順序是無序

13-線程和進程的對比

14-案例-多線程實現傳智視頻文件夾多任務拷貝器

15-課程總結

人工智能需要學習python嗎？

Python有非常多優秀的深度學習庫可用，比如matplotlib、Numpy、sklearn、keras等大量的庫，像pandas、sklearn、matplotlib這些庫都是做數據處理、數據分析、數據建模和繪圖的庫，基本上機器學習中對數據的爬取(scrapy)、對數據的處理和分析(pandas)、對數據的繪圖(matplotlib)和對數據的建模(sklearn)在Python中全都能找到對應的庫來進行處理。

python與人工智能

現在大部分深度學習框架都支持Python，所以Python是人工智能(AI)和數據分析常用語言。不僅如此，Python還含有優質的文檔、豐富的AI庫、機器學習庫、自然語言和文本處理庫。

尤其是Python中的機器學習，實現了人工智能領域中大量的需求。

那學習Python+人工智能需要學習哪些知識呢?

第一階段 ：Python基礎。能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫。

第二階段： Web基礎開發。能夠使用面向對象的程序設計方法, 基於Linux操作系統開發多任務的網絡程序開發。

第三階段： Web-Django框架與項目。

1、能夠開發主流Web網站，並掌握常見的技術要點;

2、根據實際問題設計出相應數據庫表。

第四階段： Web-Flask框架與項目。

1、高並發全功能的Web網站開發;

2、提升數據處理響應速度，靈活運用緩存。

第五階段：人工智能機器學習編程。

1、利用學習到的科學計算庫對收集到的數據進行數據基本處理，使其符合機器學習算法模型;

2、利用學習到的機器學習算法解決部分實際問題。

第六階段 人工智能機器學習編程。

1、能夠實現推薦系統的算法不同場景應用;

2、能夠根據推薦場景業務流完成推薦業務開發。

怎樣用python實現深度學習

基於Python的深度學習庫、深度學習方向、機器學習方向、自然語言處理方向的一些網站基本都是通過Python來實現的。

機器學習，尤其是現在火爆的深度學習，其工具框架大都提供了Python接口。Python在科學計算領域一直有着較好的聲譽，其簡潔清晰的語法以及豐富的計算工具，深受此領域開發者喜愛。

早在深度學習以及Tensorflow等框架流行之前，Python中即有scikit-learn，能夠很方便地完成幾乎所有機器學習模型，從經典數據集下載到構建模型只需要簡單的幾行代碼。配合Pandas、matplotlib等工具，能很簡單地進行調整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度學習框架更是極大地拓展了機器學習的可能。使用Keras編寫一個手寫數字識別的深度學習網絡僅僅需要寥寥數十行代碼，即可藉助底層實現，方便地調用包括GPU在內的大量資源完成工作。

值得一提的是，無論什麼框架，Python只是作為前端描述用的語言，實際計算則是通過底層的C/C++實現。由於Python能很方便地引入和使用C/C++項目和庫，從而實現功能和性能上的擴展，這樣的大規模計算中，讓開發者更關注邏輯於數據本身，而從內存分配等繁雜工作中解放出來，是Python被廣泛應用到機器學習領域的重要原因。

Python主要內容學的是什麼？

第一步：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智能之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字符編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

第二步：Python高級編程和數據庫開發

Python全棧開發與人工智能之Python高級編程和數據庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數據庫開發等。

第三步：前端開發

Python全棧開發與人工智能之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquerybootstrap開發、前端框架VUE開發等。

第四步：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智能之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

第五步：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智能之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

第六步：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智能之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關係管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

第七步：數據分析

Python全棧開發與人工智能之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

第八步：人工智能

Python全棧開發與人工智能之人工智能學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

第九步：自動化運維開發

Python全棧開發與人工智能之自動化運維開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

第十步：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智能之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。