机器学习秘籍：揭秘最常见的5种机器学习算法，带你轻松玩转AI！

2023-02-13 22:14:37

机器学习 101：5 种强大的算法，开启你的 AI 之旅

探索机器学习世界的奇妙旅程，掌握最常见的 5 种算法，为你的 AI 冒险揭开大门。这些算法是机器学习的基石，掌握它们，你将拥有在各个行业施展 AI 魔法所需的工具。

1. 线性回归：预测数值型数据的秘密武器

想象一下你正在预测房价。线性回归算法就像一条神奇的直线，将一组给定的数据点连接起来。算法寻找最接近这些点的直线，提供一条预测新数据点（例如未来房价）的捷径。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 训练数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 拟合线性回归模型
model = np.polyfit(x, y, 1)

# 预测新数据点
new_x = 6
new_y = model[0] * new_x + model[1]

# 绘制结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, model[0] * x + model[1])
plt.show()

2. 逻辑回归：二元分类的终极方案

现在，想象一下你想知道一个人是否会点击广告。逻辑回归算法会创建一条曲线，将数据点分为两类：点击或不点击。通过分析数据点与曲线的距离，算法可以预测新数据点属于哪一类。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练数据
x = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y = np.array([0, 0, 0, 1])

# 拟合逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(x, y)

# 预测新数据点
new_x = [0.5, 0.5]
new_y = model.predict([new_x])

# 绘制结果
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y)
plt.plot([0, 1], [model.coef_[0][0] * 0 + model.intercept_, model.coef_[0][0] * 1 + model.intercept_], color='red')
plt.show()

3. 决策树：可视化决策过程的利器

决策树是一个有用的工具，可以将复杂的决策过程可视化。想象一下你正在诊断疾病。决策树会创建一棵树状结构，每个分支代表一个不同的症状。算法通过一系列问题，将新数据点引导到树中，最终确定其类别。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 训练数据
x = np.array([[1, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 拟合决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(x, y)

# 预测新数据点
new_x = [1, 0, 1]
new_y = model.predict([new_x])

# 绘制结果
from sklearn import tree
tree.plot_tree(model, feature_names=['a', 'b', 'c'], class_names=['0', '1'])
plt.show()

4. 支持向量机：高维空间中的分类王者

当数据存在于高维空间（例如图像）时，支持向量机算法就会大显身手。它创建一条超平面，将数据点分成不同的类别，同时最大化超平面与两类数据点的距离。

from sklearn.svm import SVC

# 训练数据
x = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y = np.array([0, 0, 0, 1])

# 拟合支持向量机模型
model = SVC()
model.fit(x, y)

# 预测新数据点
new_x = [0.5, 0.5]
new_y = model.predict([new_x])

# 绘制结果
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y)
plt.plot([0, 1], [model.coef_[0][0] * 0 + model.intercept_, model.coef_[0][0] * 1 + model.intercept_], color='red')
plt.show()

5. K-近邻：简单高效的分类算法

K-近邻算法是一种简单的分类方法。它通过寻找与新数据点最相似的 K 个数据点，然后根据这 K 个数据点的类别来预测新数据点的类别。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 训练数据
x = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y = np.array([0, 0, 0, 1])

# 拟合 K-近邻模型
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(x, y)

# 预测新数据点
new_x = [0.5, 0.5]
new_y = model.predict([new_x])

# 绘制结果
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y)
plt.plot([0, 1], [model.coef_[0][0] * 0 + model.intercept_, model.coef_[0][0] * 1 + model.intercept_], color='red')
plt.show()