机器学习代码资源 🧠

欢迎访问「机器学习代码」专题！这里为您整理了与机器学习相关的代码示例、工具库和学习路径，适合开发者深入实践。

📚 学习资源推荐

• Python机器学习库：NumPy、Pandas、Scikit-learn 是入门必备
• 深度学习框架：TensorFlow 和 PyTorch 提供完整代码模板
• 实战项目：GitHub开源项目 可直接运行和扩展

🤖 代码示例

# 简单线性回归示例
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成模拟数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2], [4], [5], [4], [5]

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.title('线性回归模型')
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('目标')
plt.show()

🌐 扩展阅读

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