Python 机器学习基础
机器学习是人工智能的一个重要分支，而 Python 是实现机器学习算法的常用编程语言。以下是一些 Python 机器学习的基础知识。
1. Python 机器学习库
Python 中有几个非常流行的机器学习库，如：
- Scikit-learn: 广泛使用的机器学习库，包含多种机器学习算法。
- TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，适用于深度学习。
- PyTorch: Facebook 开发的开源机器学习库，以动态计算图著称。
2. 机器学习流程
一个典型的机器学习项目通常包括以下步骤：
- 数据收集: 收集用于训练和测试的数据。
- 数据预处理: 清洗、转换和标准化数据。
- 模型选择: 选择合适的机器学习模型。
- 模型训练: 使用训练数据训练模型。
- 模型评估: 使用测试数据评估模型性能。
- 模型部署: 将模型部署到生产环境。
3. 示例：线性回归
线性回归是一个简单的机器学习算法，用于预测连续值。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
4. 图片示例
线性回归模型的可视化：
以上就是 Python 机器学习的一些基础知识。希望对您有所帮助！