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基础概念
- 机器学习：一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。
- 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寻找数据中的模式或结构。
常用算法
- 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：通过树形结构来预测。
- 支持向量机：通过寻找最佳的超平面来分类数据。
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])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X.reshape(-1, 1), y)
# 预测
print(model.predict(np.array([6]).reshape(-1, 1)))
扩展阅读
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