Python 机器学习：从基础到实践

# 1. Python 机器学习基础**

Python因其简洁易懂的语法和丰富的库，已成为机器学习领域最流行的编程语言之一。本节将介绍Python机器学习的基础知识，包括：

* Python数据结构和操作：了解列表、元组、字典等数据结构，以及如何使用NumPy和Pandas等库进行数据处理。
* 机器学习库：介绍Scikit-learn、TensorFlow和Keras等流行的机器学习库，以及它们在不同机器学习任务中的应用。
* 机器学习流程：概述机器学习的一般流程，包括数据预处理、模型训练、评估和部署。

# 2.1 监督学习算法

监督学习是机器学习中的一种类型，其中算法从标记的数据中学习。标记数据是指具有输入特征和已知输出的示例。监督学习算法的目标是学习一个函数，该函数可以将输入特征映射到输出。

### 2.1.1 线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续变量。它假设输入特征和输出之间存在线性关系。线性回归模型可以用以下方程表示：

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn

其中：

* y 是输出变量
* x1, x2, ..., xn 是输入特征
* β0, β1, ..., βn 是模型参数

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了线性回归模型。它首先初始化模型参数 β0, β1, ..., βn。然后，它使用给定的输入特征 x1, x2, ..., xn 计算输出 y。

**参数说明：**

* `x`：输入特征向量
* `y`：输出变量
* `beta`：模型参数向量

### 2.1.2 逻辑回归

逻辑回归是一种监督学习算法，用于预测二进制变量。它假设输入特征和输出之间存在逻辑关系。逻辑回归模型可以用以下方程表示：

p = 1 / (1 + exp(-(β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn)))

其中：

* p 是输出变量的概率
* x1, x2, ..., xn 是输入特征
* β0, β1, ..., βn 是模型参数

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了逻辑回归模型。它首先初始化模型参数 β0, β1, ..., βn。然后，它使用给定的输入特征 x1, x2, ..., xn 计算输出 p。

**参数说明：**

* `x`：输入特征向量
* `y`：输出变量
* `beta`：模型参数向量

### 2.1.3 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于分类和回归。它通过在特征空间中找到一个超平面来工作，该超平面将不同的类分开。SVM 模型可以用以下方程表示：

f(x) = sign(∑αiyik⟨xi, x⟩ + b)

其中：

* f(x) 是输出变量
* xi 是输入特征向量
* αi 是拉格朗日乘数
* yi 是输出变量的标签
* ⟨., .⟩ 是点积
* b 是偏置项

**代码逻辑分析：**

该代码块实现了 SVM 模型。它首先初始化模型参数 αi, y