Python 机器学习实战教程含代码

一、引言

机器学习是人工智能的一个重要分支，它专注于让计算机系统通过经验和数据自动改进其性能。Python 因其语法简洁、生态丰富和强大的机器学习库而成为了机器学习的首选语言。本教程将带领读者通过实战案例，逐步掌握 Python 机器学习的核心概念和技术，并提供详细的代码示例。

二、Python 基础与数据处理

在开始机器学习之前，我们需要先掌握 Python 的基本语法和数据处理技巧。这包括变量、数据类型、控制流、函数等基本概念，以及如何使用 NumPy 和 Pandas 库进行数据处理和分析。

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三、机器学习库介绍

1. scikit-learn：一个简单高效的机器学习库，包含大量的经典机器学习算法。

2. TensorFlow 和 Keras：用于构建和训练深度学习模型的强大工具。

3. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，提供了灵活的动态计算图。

四、实战案例：监督学习

1. 线性回归

使用 scikit-learn 实现线性回归，预测房价。

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1. 逻辑回归

用于分类问题的逻辑回归。

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五、实战案例：非监督学习

使用 K-means 算法进行聚类分析。

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六、进阶学习

1. 深度学习：使用 TensorFlow 或 PyTorch 构建神经网络模型。

2. 模型选择和调优：学习如何选择合适的模型、进行超参数调优以及评估模型性能。

3. 特征工程：了解如何通过特征选择、特征