Python 机器学习基础教程

在这个教程中，我们将探讨Python在机器学习领域的应用。Python因其简洁的语法和丰富的库支持，成为了机器学习领域最受欢迎的语言之一。

基础概念

• 机器学习：从数据中学习并做出决策或预测的算法。
• Python库：如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。

入门步骤

1. 安装Python：确保你的计算机上安装了Python环境。
2. 学习基础语法：熟悉Python的基本语法和数据结构。
3. 安装机器学习库：使用pip安装必要的库，例如pip install scikit-learn。

实践示例

假设我们要预测房价，以下是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 数据准备
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4]]
y = [2, 3, 4]

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
print(model.predict([[4, 5]]))

扩展阅读

想要了解更多关于Python机器学习的知识，可以阅读《Python机器学习基础教程》。

图片示例

线性回归模型

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