算法教程

算法是机器学习的基础，本教程将为您介绍一些常见的机器学习算法。

常见算法

1. 线性回归

   • 线性回归是一种用于预测连续值的算法。
   • 更多关于线性回归的信息

2. 逻辑回归

   • 逻辑回归是一种用于预测二分类结果的算法。
   • 更多关于逻辑回归的信息

3. 决策树

   • 决策树是一种基于树结构的预测模型。
   • 更多关于决策树的信息

4. 随机森林

   • 随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。
   • 更多关于随机森林的信息

5. 支持向量机

   • 支持向量机是一种用于分类和回归的算法。
   • 更多关于支持向量机的信息

实战案例

以下是一个使用线性回归进行房价预测的实战案例。

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('housing_data.csv')

# 特征和标签
X = data[['area', 'bedrooms']]
y = data['price']

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测房价
predicted_price = model.predict([[2000, 3]])

print("预测的房价为：", predicted_price[0])

图片

线性回归

逻辑回归

决策树

随机森林

支持向量机