Python 机器学习教程

Python 是当前最受欢迎的编程语言之一，尤其在机器学习领域有着广泛的应用。本教程将为你提供一个关于 Python 机器学习的入门指南。

机器学习基础

机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基础概念：

• 监督学习：通过已知标签的数据训练模型。
• 无监督学习：通过未标记的数据发现数据中的模式。
• 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法做出决策。

Python 机器学习库

Python 有许多用于机器学习的库，以下是一些最受欢迎的：

• scikit-learn：一个开源的机器学习库，提供多种机器学习算法。
• TensorFlow：一个由 Google 开发的开源机器学习框架。
• PyTorch：一个流行的深度学习库。

实践案例

以下是一个简单的例子，展示了如何使用 scikit-learn 进行分类：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = knn.predict(X_test)

# 打印准确率
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))

扩展阅读

想了解更多关于 Python 机器学习的知识？请访问我们的Python 机器学习高级教程。

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