机器学习基础代码示例 🧠💻

欢迎访问机器学习基础代码库！以下内容包含常用算法实现和学习资源：

📚 常见算法代码模板

1. 线性回归

   import numpy as np
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   
   # 示例数据
   X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
   y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])
   
   model = LinearRegression()
   model.fit(X, y)
   print("预测值:", model.predict([[6]]))
   

2. K近邻分类

   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   from sklearn.datasets import load_iris
   
   data = load_iris()
   X, y = data.data, data.target
   
   classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
   classifier.fit(X, y)
   print("预测结果:", classifier.predict(X[:2]))  # 预测前两个样本
   

3. 数据预处理

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   
   scaler = StandardScaler()
   X_scaled = scaler.fit_transform(X)
   print("标准化后的数据:\n", X_scaled)
   

🌐 扩展学习资源

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• 深度学习入门：探索神经网络与框架基础
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