本篇文章给大家谈谈文本分类机器学习算法python代码，以及文本分类代码实现对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Python人工智能具体学什么?后面好就业吗?
首先，学习Python人工智能技术需要掌握Python编程语言的基础知识。Python是一种简洁、易读且功能强大的编程语言，因其简单易懂的语法和丰富的库而成为人工智能开发的首选。
同理在学习人工智能时Python只是用来操作深度学习框架的工具，实际负责运算的主要模块并不依靠Python，真正起作用的是也是一大堆复杂的C++ / CUDA程序。
总体来说，学了Python是百利而无一害的，就业完全不是问题。无论最后你往哪个方向发展，都是非常有前景。Python未来的前景依然是一片大好，应用领域广泛，但Python的人才需求量却十分紧缺，当下正是追赶Python的好时机。
”这个问题，我的答案是：学习Python本身并不难，但要将其应用到人工智能领域则需要一定的学习和实践。Python是一种高级编程语言，它的语法简洁明了，易于上手。
它具有丰富和强大的库，被人亲切的称为胶水语言，因为它能够将其它语言制作的各种模块连接在一起。那么为什么我们学习人工智能就一定要学习Python呢？首先一点，Python代表了适应未来的一种趋势。
课程内容主流前沿，学习完成之后在Python开发、数据分析、爬虫开发、人工智能等方向都是大家的求职方向，就业路径宽广。
python数据分析该怎么入门呢?
1、Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
2、掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的还有Scikit-Learn、Keras。Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。
3、但再往后看就懵了，因为到后期发现并不能学以致用，理论结合项目才是学好一门编程语言的关键。可以选择报班入门，一般在2W左右，根据自己的实际需要实地了解，可以先在试听之后，再选择适合自己的。
4、集体智慧编程 因为Python是一门不需要花太多精力（甚至可以说很少），就可以基本掌握的一门语言，所以推荐这本书。
机器学习的常用方法有哪些?
监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。
集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个基本模型的预测结果，以获得更好的整体预测能力。常见的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。
机器学习中常用的方法有：（1） 归纳学习 符号归纳学习：典型的符号归纳学习有示例学习、决策树学习。[_a***_]归纳学习（发现学习）：典型的函数归纳学习有神经网络学习、示例学习、发现学习、统计学习。
机器学习的方法主要有以下几种：监督学习： 监督学习是机器学习中最常见的方法之一，在监督学习中，系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据，系统需要学习到一种函数，使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。
线性回归 一般来说，线性回归是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。这一算法中我们可以用来预测建模，而预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。
机器学习中算法的优缺点之最近邻算法
这种算法的缺点具体体现在六点，第一就是样本不平衡时，预测偏差比较大。第二就是KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。第三就是k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优k值选择。
近邻法的优点是简单易懂，容易实现，并且对于非线性的数据具有较好的适应性。近邻法也存在一些缺量较大，因为对每个待分类的实例都需要计算其与所有已知样本的距离。
knn算法的优缺点 优点： 简单，效果还不错，适合多分类问题 缺点： 效率低（因为要计算预测样本距离每个样本点的距离，然后排序），效率会随着样本量的增加而降低。
优点：精度高、对异常值不敏感缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。K近邻最直接的利用了样本之间的关系，减少了类别特征选择不当对分类结果造成的不利影响，可以最大程度减少分类过程中的误差项。
K近邻算法的优点：直观且易于理解：K近邻算法的概念相对直观，易于理解。其核心思想是根据训练数据集中与新样本距离最近的K个样本的类别，来预测新样本的类别。
缺点：计算量大，尤其是特征数非常多的时候，每一个待分类的样本都要计算它到全体已知样本的距离，才能得到它的第K个最近邻点。可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。
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