Python 机器学习教程

在这个教程中，我们将一起探索使用 Python 进行机器学习的各种方法。Python 是机器学习领域中最流行的编程语言之一，因为它拥有丰富的库和框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn，使得机器学习变得简单而高效。

基础知识

在开始之前，确保你已经具备以下基础知识：

• Python 编程基础
• 算法和数据结构
• 线性代数和概率论

教程内容

1. 安装 Python 和相关库

   • 安装 Python
   • 安装必要的库：NumPy, Pandas, scikit-learn 等

2. 数据预处理

   • 数据清洗
   • 数据探索
   • 特征工程

3. 监督学习

   • 线性回归
   • 逻辑回归
   • 决策树
   • 随机森林
   • 支持向量机

4. 无监督学习

   • 聚类
   • 主成分分析 (PCA)
   • 聚类层次

5. 深度学习

   • 神经网络
   • 卷积神经网络 (CNN)
   • 循环神经网络 (RNN)

实践案例

为了更好地理解这些概念，我们将通过以下案例进行实践：

• 房价预测
• 垃圾邮件分类
• 图像识别

扩展阅读

想要更深入地了解机器学习？请访问我们的 机器学习课程。

图片展示

线性回归

线性回归是一种简单的预测模型，它通过找到最佳拟合线来预测因变量。

决策树

决策树是一种基于树结构的预测模型，它通过一系列的规则来预测结果。

卷积神经网络

卷积神经网络是一种用于图像识别的深度学习模型。