Python机器学习实战：人工智能入门指南，开启智能时代

# 1. 机器学习基础**

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在不显式编程的情况下从数据中学习。它涉及算法的设计和开发，这些算法可以从数据中提取模式和知识，并根据这些模式做出预测或决策。

机器学习过程通常包括数据预处理、模型训练、模型评估和模型部署。数据预处理涉及清洁和转换数据，以使其适合建模。模型训练是指使用训练数据来训练模型，使其能够从数据中学习模式。模型评估涉及使用测试数据来评估模型的性能和准确性。模型部署是指将训练好的模型部署到生产环境中，以便它可以用于预测或决策。

机器学习算法可以分为监督学习和无监督学习。监督学习算法需要标记数据，其中输入数据与输出标签相关联。无监督学习算法不需要标记数据，它们从数据中发现隐藏的模式和结构。

# 2. Python机器学习库

在机器学习领域，Python凭借其丰富的生态系统和易于使用的语法而成为首选语言。本章将介绍Python中用于机器学习的三大核心库：NumPy、Pandas和Scikit-learn。

### 2.1 NumPy：数值计算库

NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了强大的数组和矩阵操作功能。

#### 2.1.1 数组和矩阵操作

NumPy提供了一系列用于创建和操作多维数组（称为ndarray）的函数。ndarray可以存储各种数据类型，包括数字、字符串和布尔值。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array1)  # 输出：[1 2 3 4 5]

# 创建一个二维矩阵
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array2)  # 输出：[[1 2 3]
                   #        [4 5 6]]

#### 2.1.2 线性代数运算

NumPy还提供了广泛的线性代数运算函数，包括矩阵乘法、求逆和特征值分解。

# 矩阵乘法
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])
C = np.dot(A, B)  # 计算矩阵乘积
print(C)  # 输出：[[19 22]
                   #        [43 50]]

# 求逆
A_inv = np.linalg.inv(A)  # 计算矩阵A的逆矩阵
print(A_inv)  # 输出： [[-2.  1. ]
                   #        [ 1.5 -0.5]]

### 2.2 Pandas：数据处理和分析库

Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，它提供了高效的数据结构和数据操作工具。

#### 2.2.1 数据框和系列操作

Pandas中的主要数据结构是数据框，它类似于关系型数据库中的表。数据框由行和列组成，其中每一行表示一个观测值，每一列表示一个变量。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    "name": ["John", "Mary", "Bob"],
    "age": [25, 30, 28],
    "city": ["New York", "London", "Paris"]
})
print(df)  # 输出：
              #   name  age  city
              # 0  John   25  New York
              # 1  Mary   30  London
              # 2  Bob    28  Paris