机器学习python代码实例

当然，我给你介绍一下机器学习的Python代码例。以下是简单的线性回归的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = np([, , , , ])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建线性回归模型model = LinearRegression()

# 拟合模型model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = np.array([])
predicted_y = model.predict(new)

print(predicted_y)

这段使用了`numpy`库来处理数据，以及`sklearn`库中的`LinearRegression`类来创建线性回归模型。首先，我们准备了一些训练数据`X`和对应的目标值`y`。然后，我们创建了一个线性回归模型，并使用`fit`方法拟合模型。最后，我们使用训练好的模型对新的数据进行预测，并打印出预测结果。