Python 机器学习概览

Python 机器学习是一个广泛且深入的领域，它结合了编程、数据科学和人工智能。以下是一些关于 Python 机器学习的基础知识和学习资源。

机器学习简介

机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。在 Python 中，有多个库可以帮助我们实现这一目标。

Python 机器学习库

Scikit-learn: 这是一个功能强大的机器学习库，提供了多种算法和工具。
TensorFlow: 由 Google 开发，用于构建和训练复杂的机器学习模型。
PyTorch: 另一个流行的深度学习库，以其灵活性和易用性而闻名。

学习资源

以下是一些关于 Python 机器学习的优秀学习资源：

实践案例

为了更好地理解机器学习，以下是一个简单的案例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, 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)

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {score}")

进一步学习

想要深入了解 Python 机器学习，可以访问我们的 Python 机器学习教程。