Python机器学习基础：构建预测模型的入门指南，揭秘人工智能的神秘面纱

# 1. Python机器学习概述

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。Python是一种广泛用于机器学习的编程语言，因为它具有丰富的库和易于使用的语法。

Python机器学习库提供了各种功能，用于数据预处理、模型训练和评估。NumPy和Pandas是两个最常用的库，它们分别用于数值计算和数据处理。Scikit-learn是一个提供各种机器学习算法的库，包括监督学习和非监督学习算法。

机器学习算法根据它们如何学习数据分为监督学习和非监督学习。监督学习算法从标记数据中学习，其中输入数据与已知输出相关联。非监督学习算法从未标记的数据中学习，其中没有提供已知输出。

# 2. Python机器学习基础

### 2.1 Python机器学习库简介

机器学习算法的实现离不开强大的库的支持，Python语言提供了丰富的机器学习库，其中最常用的有NumPy和Pandas。

#### 2.1.1 NumPy：数值计算

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了高效的数组操作和数学函数。NumPy数组是一种多维数组，可以存储不同类型的数据，如整数、浮点数和布尔值。NumPy提供了丰富的数组操作函数，如加法、减法、乘法、除法、求和、求平均值等。此外，NumPy还提供了线性代数、傅里叶变换和随机数生成等高级功能。

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 对数组进行加法操作
result = array + 2

# 打印结果
print(result)  # 输出：[3 4 5 6 7]

#### 2.1.2 Pandas：数据处理和分析

Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，它提供了强大的数据结构和数据操作函数。Pandas数据框是一种二维表结构，可以存储不同类型的数据，如数字、字符串和日期。Pandas提供了丰富的索引、过滤和排序功能，可以方便地处理大型数据集。此外，Pandas还提供了数据聚合、合并和透视表等高级功能。

import pandas as pd

# 创建一个Pandas数据框
df = pd.DataFrame({
    "Name": ["John", "Mary", "Bob"],
    "Age": [20, 25, 30]
})

# 对数据框进行过滤
filtered_df = df[df["Age"] > 25]

# 打印结果
print(filtered_df)  # 输出：
#   Name  Age
# 1  Mary  25
# 2   Bob  30

### 2.2 机器学习算法基础

机器学习算法是机器学习的核心，它们可以从数据中学习模式并做出预测。机器学习算法分为两大类：监督学习和非监督学习。

#### 2.2.1 监督学习与非监督学习

**监督学习**算法需要有标记的数据，即输入数据和相应的输出标签。算法通过学习标记数据中的模式，建立一个模型，可以对新的输入数据进行预测。常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归和决策树。

**非监督学习**算法不需要有标记的数据，它们从数据中发现隐藏的模式和结构。常见的非监督学习算法有聚类、降维和异常检测。

#### 2.2.2 分类与回归算法

机器学习算法还可以分为分类算法和回归算法。

**分类算法**用于预测离散的类别，如“是”或“否”、“好”或“坏”。常见的分类算法有逻辑回归、决策树和支持向量机。

**回归算法**用于预测连续的值，如房价、温度或销售额。常见的回归算法有线性回归、多项式回归