机器学习教程

欢迎来到 ABC 计算论坛的 Python 教程部分，这里我们将深入探讨机器学习领域的知识。

什么是机器学习？

机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习

监督学习是一种机器学习方法，它使用带有标签的训练数据来训练模型。标签是目标变量，它帮助我们了解模型的输出。

无监督学习

无监督学习是另一种机器学习方法，它使用未标记的数据来寻找数据中的结构和模式。

强化学习

强化学习是一种通过试错和奖励反馈来训练智能体进行决策的方法。

Python 机器学习库

Python 是机器学习领域中最受欢迎的语言之一，以下是一些常用的 Python 机器学习库：

Scikit-learn: 用于数据挖掘和数据分析。
TensorFlow: Google 开发的一个开源机器学习框架。
PyTorch: Facebook 开发的一个开源机器学习库。

示例代码

以下是一个使用 Scikit-learn 的简单线性回归示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 示例数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [1, 2, 2.5, 3, 3.5]

# 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=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)

扩展阅读

想要了解更多关于机器学习的知识，请访问我们的机器学习基础教程。