机器学习入门

机器学习（Machine Learning, ML）是一种使计算机能够在没有显式编程的情况下自动改进的技术。它广泛应用于分类、回归、图像处理、自然语言处理等领域。通过数据训练模型，机器可以从经验中学习，并预测或决定新的数据结果。本篇文章将介绍机器学习的基础知识和如何用 Python 实现简单的机器学习算法。

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1. 机器学习的分类

根据学习的方式，机器学习通常分为以下几类：

1. 监督学习：训练数据由输入和对应的目标值组成，模型通过学习这些数据来预测新的输入结果。
   • 常见算法：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。
2. 无监督学习：没有明确的目标值，模型需要从数据中发现规律或结构。
   • 常见算法：聚类（K-Means）、降维（PCA）等。
3. 强化学习：通过与环境交互，模型学习如何通过一系列的动作来最大化奖励。
   • 常见算法：Q-learning、深度强化学习等。

2. 机器学习的基本流程

机器学习项目通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：获取相关数据，可以通过公开数据集、API 或数据库获取。
2. 数据预处理：清洗数据、处理缺失值、标准化等。
3. 模型选择：根据任务选择合适的机器学习算法。
4. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。
5. 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
6. 调优模型：通过调参或选择更复杂的模型提升模型性能。

3. Python 机器学习库

Python 提供了丰富的机器学习库，使得算法实现变得简单。常用库包括：

• NumPy：用于处理多维数组和矩阵。
• Pandas：提供高效的数据操作工具。
• Matplotlib 和 Seaborn：用于数据可视化。
• Scikit-learn：提供了多种经典的机器学习算法。
• TensorFlow 和 PyTorch：深度学习框架。

4. 线性回归示例

线性回归是一种常见的监督学习算法，用于预测连续值。它通过找到数据点之间的最佳拟合直线来做出预测。

导入库并准备数据

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)