Python机器学习入门：揭开人工智能的神秘面纱

 # 1. 机器学习基础** 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。它涉及到开发算法，这些算法可以从数据中自动识别模式和做出预测。 机器学习算法分为两类：监督式学习和非监督式学习。监督式学习使用标记数据（输入和输出对）来训练算法，使其能够预测新数据的输出。非监督式学习使用未标记数据来发现数据中的模式和结构。 机器学习在各种领域都有应用，包括预测分析、图像识别和自然语言处理。它使计算机能够执行以前需要人类干预的任务，从而提高效率和自动化程度。 # 2. Python机器学习库 在机器学习的实践中，Python语言提供了丰富的库和工具，帮助我们高效地处理数据、构建模型并评估性能。本章将介绍两个重要的Python机器学习库：NumPy和Pandas，以及Scikit-learn库，它们将为我们的机器学习之旅奠定坚实的基础。 ### 2.1 NumPy和Pandas：数据处理和分析 NumPy和Pandas是Python中用于数据处理和分析的两个基本库。NumPy提供了一个强大的多维数组对象，称为ndarray，它可以高效地存储和操作数字数据。Pandas则提供了一个数据帧对象，它是一种表状结构，可以存储和处理具有不同数据类型和大小的数据。 **NumPy** ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个二维数组 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 打印数组 print(array) print(matrix) ``` **逻辑分析：** * `np.array()`函数用于创建NumPy数组。 * 一维数组是一个具有单个维度的数组，而二维数组具有两个维度。 * NumPy数组支持各种数学运算，如加法、减法、乘法和除法。 **Pandas** ```python import pandas as pd # 创建一个数据帧 df = pd.DataFrame({ "Name": ["John", "Jane", "Mark", "Mary"], "Age": [25, 28, 30, 32], "City": ["New York", "London", "Paris", "Tokyo"] }) # 打印数据帧 print(df) ``` **逻辑分析：** * `pd.DataFrame()`函数用于创建Pandas数据帧。 * 数据帧由行和列组成，其中行表示记录，列表示特征。 * Pandas数据帧支持各种数据操作，如过滤、排序和分组。 ### 2.2 Scikit-learn：机器学习算法和模型 Scikit-learn是Python中一个全面的机器学习库，它提供了广泛的机器学习算法和模型。这些算法和模型涵盖了监督式学习、非监督式学习和模型评估等方面。 **监督式学习** ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建一个线性回归模型 model = LinearRegression() # 训练模型 model.fit(X, y) # 预测新数据 predictions = model.predict(X_new) ``` **逻辑分析：** * `LinearRegression()`类用于创建线性回归模型。 * `fit()`方法用于训练模型，它使用训练数据更新模型参数。 * `predict()`方法用于预测新数据，它使用训练好的模型对新数据进行预测。 **非监督式学习** ```python from sklearn.cluster import KMeans # 创建一个KMeans聚类模型 model = KMeans(n_clusters=3) # 训练模型 model.fit(X) # 预测簇标签 labels = model.predict(X_new) ``` **逻辑分析：** * `KMeans()`类用于创建KMeans聚类模型。 * `fit()`方法用于训练模型，它将数据聚类到指定的簇数。 * `predict()`方法用于预测新数据的簇标签。 **模型评估** ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_true, predictions) # 打印均方误差 print(mse) ``` **逻辑分析：** * `mean_squared_error()`函数用于计算均方误差，它衡量预测值和真实值之间的差异。 * 均方误差越小，模型的性能越好。 # 3. 监督式学习** 监督式学习是机器学习的一个子领域，它涉及从标记数据中学习，其中目标变量已知。监督式学习算法使用标记数据来建立模型，该模型可以预测新数据的目标变量。 ### 3.1 线性回归：预测连续变量 线性回归是一种监督式学习算法，用于预测连续变量。它假设数据点遵循一条直线，并使用最小二乘法来找到最佳拟合线。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载数据 data = pd ```