常用算法与实战演示
1. 线性回归模型 (Scikit-learn)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 示例代码：使用线性回归预测房价
2. 决策树与随机森林 (Scikit-learn)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 示例代码：分类任务中的随机森林应用
3. 神经网络 (TensorFlow/PyTorch)
import tensorflow as tf
# 示例代码：构建简单的全连接神经网络
4. 数据预处理 (Pandas/Numpy)
import pandas as pd
# 示例代码：数据清洗与标准化处理
5. 模型评估与优化 (Scikit-learn)
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 示例代码：使用交叉验证优化超参数
如需进一步学习机器学习实战，可参考：机器学习基础课程