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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