Python机器学习入门:揭开人工智能的神秘面纱
发布时间: 2024-06-20 03:01:47 阅读量: 11 订阅数: 12 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
![python简单代码列表](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/22c28057369046ac97c1cd741aad666e.jpeg)
# 1. 机器学习基础**
机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够从数据中学习,而无需明确编程。它涉及到开发算法,这些算法可以从数据中自动识别模式和做出预测。
机器学习算法分为两类:监督式学习和非监督式学习。监督式学习使用标记数据(输入和输出对)来训练算法,使其能够预测新数据的输出。非监督式学习使用未标记数据来发现数据中的模式和结构。
机器学习在各种领域都有应用,包括预测分析、图像识别和自然语言处理。它使计算机能够执行以前需要人类干预的任务,从而提高效率和自动化程度。
# 2. Python机器学习库
在机器学习的实践中,Python语言提供了丰富的库和工具,帮助我们高效地处理数据、构建模型并评估性能。本章将介绍两个重要的Python机器学习库:NumPy和Pandas,以及Scikit-learn库,它们将为我们的机器学习之旅奠定坚实的基础。
### 2.1 NumPy和Pandas:数据处理和分析
NumPy和Pandas是Python中用于数据处理和分析的两个基本库。NumPy提供了一个强大的多维数组对象,称为ndarray,它可以高效地存储和操作数字数据。Pandas则提供了一个数据帧对象,它是一种表状结构,可以存储和处理具有不同数据类型和大小的数据。
**NumPy**
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 创建一个二维数组
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 打印数组
print(array)
print(matrix)
```
**逻辑分析:**
* `np.array()`函数用于创建NumPy数组。
* 一维数组是一个具有单个维度的数组,而二维数组具有两个维度。
* NumPy数组支持各种数学运算,如加法、减法、乘法和除法。
**Pandas**
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({
"Name": ["John", "Jane", "Mark", "Mary"],
"Age": [25, 28, 30, 32],
"City": ["New York", "London", "Paris", "Tokyo"]
})
# 打印数据帧
print(df)
```
**逻辑分析:**
* `pd.DataFrame()`函数用于创建Pandas数据帧。
* 数据帧由行和列组成,其中行表示记录,列表示特征。
* Pandas数据帧支持各种数据操作,如过滤、排序和分组。
### 2.2 Scikit-learn:机器学习算法和模型
Scikit-learn是Python中一个全面的机器学习库,它提供了广泛的机器学习算法和模型。这些算法和模型涵盖了监督式学习、非监督式学习和模型评估等方面。
**监督式学习**
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建一个线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 预测新数据
predictions = model.predict(X_new)
```
**逻辑分析:**
* `LinearRegression()`类用于创建线性回归模型。
* `fit()`方法用于训练模型,它使用训练数据更新模型参数。
* `predict()`方法用于预测新数据,它使用训练好的模型对新数据进行预测。
**非监督式学习**
```python
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建一个KMeans聚类模型
model = KMeans(n_clusters=3)
# 训练模型
model.fit(X)
# 预测簇标签
labels = model.predict(X_new)
```
**逻辑分析:**
* `KMeans()`类用于创建KMeans聚类模型。
* `fit()`方法用于训练模型,它将数据聚类到指定的簇数。
* `predict()`方法用于预测新数据的簇标签。
**模型评估**
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_true, predictions)
# 打印均方误差
print(mse)
```
**逻辑分析:**
* `mean_squared_error()`函数用于计算均方误差,它衡量预测值和真实值之间的差异。
* 均方误差越小,模型的性能越好。
# 3. 监督式学习**
监督式学习是机器学习的一个子领域,它涉及从标记数据中学习,其中目标变量已知。监督式学习算法使用标记数据来建立模型,该模型可以预测新数据的目标变量。
### 3.1 线性回归:预测连续变量
线性回归是一种监督式学习算法,用于预测连续变量。它假设数据点遵循一条直线,并使用最小二乘法来找到最佳拟合线。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
data = pd
```
0
0
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)