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教程大纲

  1. 机器学习基础

    • 什么是机器学习？
    • 机器学习的分类
    • 机器学习的基本流程

  2. Python 机器学习库

    • Scikit-learn
    • TensorFlow
    • PyTorch

  3. 常见机器学习算法

    • 线性回归
    • 逻辑回归
    • 决策树
    • 随机森林
    • 支持向量机
    • 神经网络

  4. 实战案例

    • 数据预处理
    • 模型训练与评估
    • 模型部署

实战案例：房价预测

在这个案例中，我们将使用Python和Scikit-learn库来预测房价。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

然后，读取数据：

data = pd.read_csv('housing_data.csv')

接下来，进行数据预处理：

X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

现在，我们可以训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

最后，评估模型：

score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率：{score:.2f}")

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