Python 机器学习库教程

在这个教程中，我们将介绍一些常用的Python机器学习库，包括它们的用途和基本用法。

常用库

• Scikit-learn：这是一个功能强大的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现。
  • Scikit-learn 官方文档
• TensorFlow：由Google开发，适用于深度学习的库。
  • TensorFlow 官方文档
• PyTorch：由Facebook开发，是一个流行的深度学习库。
  • PyTorch 官方文档
• Keras：一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。
  • Keras 官方文档

示例

以下是一个使用Scikit-learn进行线性回归的简单示例：

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

# 假设有一些数据
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y = [1, 2, 2, 3]

# 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)

# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

扩展阅读

想要了解更多关于Python机器学习库的信息，可以阅读以下文章：

• Python 机器学习库比较
• 深度学习入门教程

希望这个教程能帮助你入门Python机器学习库！🎉