本文将为您提供一系列关于Python机器学习的教程，涵盖基础概念、常用库以及实际案例。

基础概念

  • 机器学习：一种让计算机通过数据学习并做出决策或预测的技术。
  • 监督学习：输入数据有标签，算法通过学习输入数据与标签之间的关系来预测新的数据。
  • 无监督学习：输入数据没有标签，算法通过学习数据的内在结构来发现数据中的模式。

常用库

  • NumPy：用于数值计算和矩阵操作。
  • Pandas：用于数据分析。
  • Scikit-learn：用于机器学习算法的实现。
  • Matplotlib：用于数据可视化。

实际案例

以下是一个简单的线性回归案例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 生成样本数据
X = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y = [1, 2, 2, 3]

# 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=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean squared error: ", mse)

更多案例，请参考本站案例库。

图片

线性回归示意图：

线性回归示意图