机器学习基础：Python实现常见算法与模型

# 1. 机器学习概述

## 1.1 什么是机器学习
- 机器学习是一种人工智能（AI）的应用，让计算机通过学习数据来不断改进自身的能力。
- 机器学习主要目的是让计算机系统能够根据已有数据提供准确预测、分类或决策的能力。

## 1.2 机器学习的分类
- 监督学习：通过已标记的数据进行训练，从而预测未知数据的结果，如回归、分类。
- 非监督学习：使用未标记的数据进行训练，发现数据的结构或群组，如聚类、关联规则挖掘。
- 强化学习：系统根据环境给予的奖励信号来学习，从而选择最优的动作策略。

## 1.3 为什么选择Python作为机器学习的实现语言
- Python拥有丰富的库，如NumPy、SciPy、Pandas等，提供了丰富的数据处理和分析工具。
- Python简洁易读，语法简单，适合快速原型开发，提高生产效率。
- Python社区庞大，拥有大量优秀的机器学习框架和工具，如scikit-learn、TensorFlow等。

# 2. Python基础知识回顾

#### 2.1 Python数据结构
Python中常用的数据结构包括列表、元组、字典和集合。以下是它们的特点对比：

| 数据结构 | 有序/无序 | 可变/不可变 | 是否重复 | 示例 |
|----------|---------|------------|---------|------|
| 列表 | 有序 | 可变 | 可重复 | [1, 2, 3] |
| 元组 | 有序 | 不可变 | 可重复 | (1, 2, 3) |
| 字典 | 无序 | 可变 | 键不重复，值可重复 | {'a': 1, 'b': 2} |
| 集合 | 无序 | 可变 | 不重复 | {1, 2, 3} |

#### 2.2 Python函数与模块
Python中的函数可以通过`def`关键字定义，模块是一个包含函数、类等内容的文件。下面是一个示例：

# 定义一个函数
def greet(name):
    return "Hello, " + name

# 导入自定义模块
import my_module

# 使用模块中的函数
result = my_module.add(3, 5)

#### 2.3 Python面向对象编程
面向对象编程是一种编程范式，Python中一切皆对象。下面是一个简单的类定义示例：

class Animal:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def speak(self):
        return "Animal sound"

# 创建一个实例
dog = Animal("Dog")
print(dog.name)  # 输出：Dog
print(dog.speak())  # 输出：Animal sound

graph LR
A[开始] --> B(定义函数)
B --> C{函数功能}
C -->|是| D[实现功能]
C -->|否| B
D --> E[返回结果]
E --> F[结束]

graph TD
A[开始] --> B(定义类)
B --> C{类属性和方法}
C -->|是| D[封装数据与行为]
C -->|否| B
D --> E[创建实例]
E --> F[使用实例方法]
F --> G[结束]

# 3. 监督学习算法

### 3.1 线性回归

- **概念**：
- 线性回归是一种用于建立输入变量与连续型目标变量之间关系的监督学习算法。

- **应用场景**：
- 金融领域中的股票价格预测
- 医疗领域中的疾病诊断
- 市场营销中的销售预测

- **实现代码**：

# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)

- **总结**：
- 线性回归是一种简单且有效的预测算法，适用于输入与输出之间呈线性关系的情况。

### 3.2 逻辑回归

- **概念**：
- 逻辑回归用于二分类问题，通过将输入特征的线性组合映射到0到1之间的概率值来进行分类。

- **应用场景**：
- 信用风险评估
- 用户留存预测
- 垃圾邮件分类

- **实现代码**：

# 导入逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建逻辑回归模型对象
model = LogisticRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)

- **总结**：
- 逻辑回归适用于二分类问题，能够输出样本属于某一类别的概率，可解释性强。

### 3.3 决策树

- **概念**：
- 决策树是一种树形结构的分类器，通过属性的递归分区构建树模型，用于进行分类与回归。

- **应用场景**：
- 产品推荐系统
- 疾病诊断
- 贷款违约预测

- **实现代码**：

# 导入决策树模型
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 创建决策树模型对象
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)

- **总结**：
-