机器学习之旅：编写你人生中第一个机器学习代码

踏上机器学习的奇妙旅程，编写你人生中第一个机器学习代码，开启一段探索数据和模式的激动人心之旅。

什么是监督学习？

机器学习算法有两种主要类型：监督学习和无监督学习。监督学习，顾名思义，就是让算法从标记数据中学习，即输入数据和输出数据都已知。算法利用这些数据学习模式和关系，以便将来能够对未见过的输入数据做出预测。

机器学习的基石：监督学习算法

监督学习算法通过观察标记数据来学习，然后利用这些知识来对新数据做出预测。这些算法有很多类型，每种类型都适合特定的问题。

回归算法

回归算法用于预测连续值，例如房屋价格或股票价值。一些常见的回归算法包括：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 多项式回归

分类算法

分类算法用于预测离散值，例如电子邮件是否为垃圾邮件或图像中是否有猫。一些常见的分类算法包括：

• 朴素贝叶斯
• 决策树
• 支持向量机

编写第一个机器学习代码

现在我们知道了监督学习的基础知识，让我们编写我们人生中第一个机器学习代码。我们将使用 Python 和流行的机器学习库 Scikit-learn。

安装 Scikit-learn

在终端中运行以下命令安装 Scikit-learn：

pip install scikit-learn

导入必要的库

在你的 Python 脚本中，导入必要的 Scikit-learn 库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

加载数据

让我们加载一个包含房屋价格数据的示例数据集：

data = pd.read_csv('house_prices.csv')

准备数据

我们将我们的数据分成输入特征（X）和目标值（y）：

X = data[['sqft', 'bedrooms', 'bathrooms']]
y = data['price']

创建和训练模型

现在我们可以使用线性回归模型来学习房屋价格和输入特征之间的关系：

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

做出预测

我们现在可以使用训练好的模型来预测新数据的房屋价格：

new_data = [[2000, 3, 2]]
prediction = model.predict(new_data)

总结

你人生中的第一个机器学习代码已经诞生！你已经迈出了机器学习之旅的第一步，探索数据和模式的世界。随着你继续学习和实践，你将能够解决更复杂的问题，并利用机器学习的强大功能。