Python 机器学习是数据分析与人工智能领域的热门话题。本教程将带您了解 Python 中机器学习的基本概念、常用库和实际应用。

基础概念

  • 机器学习：让计算机通过数据学习并做出决策或预测的过程。
  • 监督学习：通过已知标签的数据进行学习，如分类和回归。
  • 无监督学习：通过没有标签的数据进行学习，如聚类和降维。

常用库

  • NumPy：用于数值计算的基础库。
  • Pandas：提供数据结构和数据分析工具。
  • Scikit-learn：机器学习算法库。
  • TensorFlow：Google 开发的开源机器学习框架。

实践案例

以下是一个简单的线性回归案例，展示了如何使用 Scikit-learn 进行模型训练和预测。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 特征和标签
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(np.array([6]).reshape(-1, 1))

print("预测值：", y_pred)

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