Python 是一种功能强大的编程语言，它在机器学习领域有着广泛的应用。以下是一些 Python 在机器学习中的常见用途：

库和框架

Python 提供了丰富的库和框架，用于简化机器学习项目的开发。

  • scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供了多种算法和工具。
  • TensorFlow：一个开源的机器学习框架，由 Google Brain 团队开发。
  • PyTorch：一个流行的深度学习库，以其灵活性和易用性而闻名。

机器学习算法

Python 支持多种机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

  • 监督学习：例如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。
  • 无监督学习：例如聚类和关联规则学习。
  • 强化学习：例如 Q-learning 和深度 Q 网络（DQN）。

实例分析

以下是一个简单的例子，展示如何使用 Python 进行机器学习：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建 K 近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
print("准确率：", knn.score(X_test, y_test))

学习资源

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机器学习与 Python