Python 机器学习教程

本教程将为您提供Python机器学习的基础知识和实用技巧。以下是一些核心概念和资源的介绍。

机器学习基础

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测。

机器学习的类型

• 监督学习：通过已知数据集学习，并基于这些数据预测新的数据。
• 无监督学习：通过未知数据集学习，发现数据中的模式或结构。
• 强化学习：通过试错和奖励系统来学习如何做出决策。

Python 机器学习库

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个开源机器学习库，它提供了各种机器学习算法的实现。

Scikit-learn 官网

TensorFlow

TensorFlow 是由 Google 开发的一个端到端开源机器学习平台。

TensorFlow 官网

PyTorch

PyTorch 是一个开源的机器学习库，广泛用于深度学习。

PyTorch 官网

实例教程

以下是一个使用 Scikit-learn 的简单线性回归示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit([[1], [2], [3]], [1, 2, 3])

# 预测
print(model.predict([[4]]))

资源推荐

如果您想要更深入地了解Python机器学习，以下是一些推荐的资源：

• 《Python机器学习》
• 《Scikit-learn 官方文档

机器学习算法