Python 机器学习教程

Python 是机器学习领域中最受欢迎的编程语言之一。本教程将带您了解 Python 机器学习的基础知识，包括必要的库和工具。

安装 Python

在开始之前，请确保您的计算机上已安装 Python。您可以从 Python 官网下载并安装。

必要库

以下是一些常用的 Python 机器学习库：

NumPy: 用于数值计算。
Pandas: 用于数据处理。
Matplotlib: 用于数据可视化。
Scikit-learn: 用于机器学习。

您可以使用以下命令安装这些库：

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn

入门示例

以下是一个简单的机器学习示例，使用 Scikit-learn 库进行分类任务。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 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, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

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

学习资源

以下是一些 Python 机器学习的学习资源：