Python机器学习入门：Scikit-learn、TensorFlow，探索机器学习世界

# 1. 机器学习基础**

机器学习是一个计算机科学领域，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它涉及到算法的开发，这些算法可以分析数据，识别模式并做出预测。机器学习在许多领域都有应用，包括图像识别、自然语言处理和预测分析。

机器学习算法通常分为两类：监督学习和无监督学习。监督学习算法使用带标签的数据进行训练，其中标签是数据点的正确输出。无监督学习算法使用未标记的数据进行训练，并试图发现数据中的模式和结构。

# 2. Scikit-learn库

Scikit-learn是Python中用于机器学习的强大库，提供了广泛的数据预处理、特征工程、监督学习和无监督学习算法。本章将深入探讨Scikit-learn库，涵盖其核心概念、算法和应用。

### 2.1 数据预处理和特征工程

数据预处理和特征工程是机器学习工作流程中至关重要的步骤，它们可以显著提高模型的性能。Scikit-learn提供了各种工具来执行这些任务。

#### 2.1.1 数据清洗和转换

数据清洗涉及处理缺失值、异常值和不一致的数据。Scikit-learn提供了以下函数来执行这些任务：

# 填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

# 删除异常值
df = df[(df['feature'] > lower_bound) & (df['feature'] < upper_bound)]

# 转换数据类型
df['feature'] = df['feature'].astype(float)

#### 2.1.2 特征选择和降维

特征选择和降维可以提高模型的效率和可解释性。Scikit-learn提供了以下算法来执行这些任务：

# 特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
selector = SelectKBest(chi2, k=10)
selected_features = selector.fit_transform(X, y)

# 降维
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
reduced_features = pca.fit_transform(X)

### 2.2 监督学习算法

监督学习算法从标记数据中学习，预测未知数据的输出。Scikit-learn提供了广泛的监督学习算法，包括：

#### 2.2.1 线性回归和逻辑回归

线性回归用于预测连续值，而逻辑回归用于预测二元分类。

# 线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 逻辑回归
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

#### 2.2.2 决策树和支持向量机

决策树和支持向量机是用于分类和回归的非线性算法。

# 决策树
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 支持向量机
from sklearn.svm import SV