机器学习教程第二讲：监督学习与实战案例 📚

监督学习概述 🔄

监督学习是机器学习的核心分支之一，通过带标签的数据训练模型，使其能够预测新数据的输出。常见应用场景包括：

• 分类任务（如垃圾邮件检测）
• 回归任务（如房价预测）
• 个性化推荐系统

主流算法盘点 🧠

1. 线性回归
   用直线拟合数据关系，公式：$ y = wx + b $
2. 逻辑回归
   适用于二分类问题，输出概率值
3. 决策树
   通过树状结构进行规则划分，可视化强
4. 支持向量机 (SVM)
   在高维空间中寻找最优分割超平面

实战案例演示 🧪

以鸢尾花数据集为例，使用Python实现分类模型：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 测试准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")

扩展阅读 📚

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