Python 机器学习教程
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。Python 是进行机器学习项目非常流行的编程语言，因为它拥有丰富的库和框架，如 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch。
1. 机器学习基础知识
- 监督学习：使用带有标签的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：没有标签的数据，模型尝试发现数据中的结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法学习。
2. Python 机器学习库
- scikit-learn：简单而强大的机器学习库，适用于分类、回归、聚类等任务。
- TensorFlow：由 Google 开发，用于构建和训练复杂的机器学习模型。
- PyTorch：由 Facebook 开发，易于使用且具有动态计算图。
3. 示例项目
你可以通过以下示例项目来学习 Python 机器学习：
- 分类项目：使用 scikit-learn 对邮件进行分类。
- 回归项目：使用 TensorFlow 预测房价。
- 聚类项目：使用 PyTorch 对图像进行聚类。
4. 学习资源
想要更深入地学习 Python 机器学习？请访问我们的Python 机器学习教程。
5. 图片示例
机器学习模型在预测：
机器学习算法流程：