Python机器学习实战：从入门到精通

# 1. 机器学习基础**

机器学习是一种人工智能（AI）技术，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它基于这样的假设：如果计算机可以访问大量数据，它可以识别模式和做出预测，即使这些模式和预测对于人类来说过于复杂或微妙。

机器学习算法分为两大类：监督学习和非监督学习。监督学习算法使用标记数据进行训练，其中输入数据与预期输出关联。非监督学习算法使用未标记数据进行训练，其中输入数据不与预期输出关联。

机器学习在各种行业中都有广泛的应用，包括医疗保健、金融、制造业和零售业。它用于预测疾病、检测欺诈、优化供应链和个性化客户体验。

# 2. Python机器学习库

### 2.1 NumPy和Pandas基础

NumPy和Pandas是Python中两个最常用的机器学习库。NumPy提供了强大的数组操作功能，而Pandas提供了灵活的数据框操作功能。

#### 2.1.1 NumPy数组操作

NumPy数组是一个多维数据结构，可以存储各种数据类型。它提供了各种数组操作函数，包括：

- **创建数组：**`numpy.array()`
- **获取数组形状：**`array.shape`
- **获取数组类型：**`array.dtype`
- **数组加法：**`array1 + array2`
- **数组乘法：**`array1 * array2`
- **数组转置：**`array.T`

**代码块：**

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 获取数组形状
print(array1.shape)  # (5,)
print(array2.shape)  # (2, 3)

# 获取数组类型
print(array1.dtype)  # int64
print(array2.dtype)  # int64

# 数组加法
print(array1 + array2)  # [2 4 6 8 10 5 7 9]

# 数组乘法
print(array1 * array2)  # [ 1  4  9 16 25 12 20 30]

# 数组转置
print(array2.T)  # [[1 4]
                    #  [2 5]
                    #  [3 6]]

**逻辑分析：**

该代码块演示了NumPy数组的基本操作。我们创建了一维和二维数组，并展示了如何获取其形状、类型、执行加法、乘法和转置操作。

#### 2.1.2 Pandas数据框操作

Pandas数据框是一个表格状数据结构，可以存储不同类型的数据。它提供了各种数据框操作函数，包括：

- **创建数据框：**`pandas.DataFrame()`
- **获取数据框形状：**`dataframe.shape`
- **获取数据框列名：**`dataframe.columns`
- **获取数据框行数：**`dataframe.index`
- **数据框索引：**`dataframe.loc[]`
- **数据框切片：**`dataframe.iloc[]`

**代码块：**

import pandas a