Python 机器学习基础

Python 机器学习是数据科学领域的重要分支，它结合了 Python 编程语言和机器学习算法，使得数据分析和模型构建变得更加高效。以下是一些关于 Python 机器学习基础的知识点。

1. Python 机器学习环境搭建

在进行 Python 机器学习之前，首先需要搭建一个合适的环境。以下是一些常用的库和工具：

NumPy：用于高性能的科学计算。
Pandas：用于数据处理和分析。
Matplotlib：用于数据可视化。
Scikit-learn：Python 机器学习库，提供了多种机器学习算法。

Python 机器学习环境搭建教程

2. 机器学习基本概念

监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的方法。

3. 常用机器学习算法

线性回归：用于预测连续值。
逻辑回归：用于预测离散值，如分类。
决策树：通过树形结构进行分类或回归。
随机森林：集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测准确性。

4. 实践案例

以下是一个简单的线性回归案例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 创建数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(np.array([6]).reshape(-1, 1))

print(y_pred)

Python 机器学习案例教程