欢迎来到我们的 Python 机器学习基础教程页面！这里我们将为你提供一系列关于 Python 机器学习的基础知识和实践技巧。

目录

什么是机器学习？

机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习并做出决策或预测的学科。简单来说，机器学习就是让计算机通过学习数据来做出正确的判断。

Python 机器学习库

Python 是机器学习领域中最常用的编程语言之一，以下是一些常用的 Python 机器学习库：

  • Scikit-learn: 一个简单高效的机器学习库。
  • TensorFlow: 一个由 Google 开发的开源机器学习框架。
  • PyTorch: 一个由 Facebook 开发的开源机器学习框架。

常见机器学习算法

以下是几种常见的机器学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 支持向量机
  • 神经网络

实践案例

下面我们将通过一个简单的案例来展示如何使用 Python 进行机器学习。

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载数据集
iris = 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, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

更多实践案例，请参考我们的Python 机器学习实践案例。

机器学习算法

如果你对 Python 机器学习有任何疑问，欢迎在社区论坛中提问，我们的技术团队将为你解答。

希望这个教程能帮助你入门 Python 机器学习！