欢迎来到我们的 Python 机器学习库教程页面！这里我们将介绍一些常用的 Python 机器学习库，并为你提供一些基础教程。

常用 Python 机器学习库

以下是几个在 Python 中广泛使用的机器学习库：

  • Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供了许多常用的机器学习算法。
  • TensorFlow：Google 开发的一个开源机器学习框架，适用于深度学习。
  • PyTorch：由 Facebook AI 研究团队开发的一个开源机器学习库，同样适用于深度学习。

Scikit-learn 教程

Scikit-learn 是一个简单易用的机器学习库，下面是一个简单的例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

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

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

更多关于 Scikit-learn 的教程，请访问Scikit-learn 官方文档。

TensorFlow 教程

TensorFlow 是一个用于构建和训练复杂机器学习模型的强大框架。以下是一个简单的 TensorFlow 示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的线性模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
  tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='mean_squared_error',
              metrics=['mean_absolute_error', 'mean_squared_error'])

# 训练模型
model.fit(tf.random.normal([1000, 32]), tf.random.normal([1000, 1]), epochs=10)

更多关于 TensorFlow 的教程，请访问TensorFlow 官方文档。

PyTorch 教程

PyTorch 是一个流行的深度学习库，以下是一个简单的 PyTorch 示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(32, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化模型
model = SimpleNet()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(100, 32))
    loss = criterion(output, torch.randn(100, 1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

更多关于 PyTorch 的教程，请访问PyTorch 官方文档。