Python机器学习入门：算法与实战，开启人工智能之旅

# 1. 机器学习基础**

机器学习是一种人工智能的分支，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它涉及算法和模型的开发，这些算法和模型能够识别数据中的模式和趋势，并做出预测或决策。

机器学习算法通常基于统计学和优化理论，它们可以从各种数据类型中学习，包括数字、文本和图像。机器学习模型可以用于各种任务，例如预测、分类、聚类和异常检测。

# 2. Python机器学习库

### 2.1 NumPy：数值计算和数据操作

NumPy（Numerical Python）是一个用于科学计算的Python库，它提供了高效的多维数组对象和强大的数学函数，用于数值计算和数据操作。

#### 2.1.1 数组创建和操作

NumPy中的数组是多维数据结构，可以存储不同数据类型的元素。创建数组有以下几种方法：

# 从列表创建数组
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 从标量创建数组
arr = np.full((3, 3), 5)  # 创建一个3x3的数组，元素全为5

# 从另一个数组创建数组
arr = np.copy(arr)  # 创建一个arr的副本

# 数组操作
arr = arr + 1  # 每个元素加1
arr = arr * 2  # 每个元素乘以2

#### 2.1.2 矩阵运算和线性代数

NumPy还提供了强大的矩阵运算和线性代数功能，包括矩阵乘法、求逆、特征值和特征向量计算。

# 矩阵乘法
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = np.dot(A, B)  # 矩阵乘法

# 求逆
A_inv = np.linalg.inv(A)  # 求矩阵A的逆

# 特征值和特征向量
eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(A)  # 计算矩阵A的特征值和特征向量

# 3. 预测连续值

线性回归是一种机器学习算法，用于预测连续值（也称为回归问题）。它建立一个线性模型，该模型将输入特征与输出值（目标变量）相关联。

#### 3.1.1 模型训练和评估

线性回归模型的训练过程涉及以下步骤：

1. **数据准备：**收集和预处理数据，包括特征工程和数据清理。
2. **模型拟合：**使用最小二乘法等方法拟合线性模型，以最小化预测值和实际值之间的平方误差。
3. **模型评估：**使用评估指标（例如均方误差、决定系数）评估模型的性能。

#### 3.1.2 特征工程和模型优化

特征工程是优化线性回归模型的关键步骤。它涉及：

* **特征选择：**识别与目标变量最相关的特征。
* **特征转换：**应用转换（例如标准化、独热编码）以提高模型性能。
* **模型正则化：**使用正则化技术（例如 L1 或 L2 正则化）防止过拟合。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征选择：选择与目标变量相关的特征
features = ['age', 'income', 'education']

# 特征转换：标准化特征
data[features] = (data[features] - data[features].mean()) / data[features].std()

# 模型拟合：使用最小二乘法拟合线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(data[features], data['target'])

# 模型评估：计算均方误差
mse = np.mean((model.predict(data[features]) - data['target']) ** 2)
print('均方误差：', mse)

**代码逻辑逐行解读：**

* 第 4-6 行：导入必要的库。
* 第 9 行：加载数据。
* 第 12 行：选择与目标变量相关的特征。
* 第 15-17 行：标准化特征。
* 第 20 行：拟合线性回归模型。
* 第 23 行：计算均