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Python 机器学习教程

简介

Python 是一种广泛使用的编程语言，特别适合于数据分析和机器学习。本教程将介绍 Python 在机器学习领域的应用。

基础知识

• Python 环境：确保您已经安装了 Python。
• 基本语法：熟悉 Python 的基本语法和数据结构。
• 库：学习常用的库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn。

教程内容

1. NumPy 简介：NumPy 是 Python 的基础科学计算库，用于数组处理。

   • NumPy 官方文档

2. Pandas 入门：Pandas 是数据分析的强大工具，用于数据清洗和预处理。

   • Pandas 官方文档

3. Scikit-learn 机器学习：Scikit-learn 是 Python 中的机器学习库，提供了许多机器学习算法。

   • Scikit-learn 官方文档

实例

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression


X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[6, 7]]))

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