Andrew Ng的机器学习笔记精华：算法和代码详解

机器学习已成为当今时代最热门的技术之一，吴恩达教授的机器学习课程一直备受推崇。在这篇文章中，我们将深入探讨他的课程笔记，总结出各种算法的精华，让你对机器学习有一个透彻的理解。

线性回归

线性回归是一种用于预测连续值（如房价）的监督学习算法。它建立一个线性模型来因变量与一个或多个自变量之间的关系。

代码实现：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 训练数据
X = [[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]]
y = [1, 2, 3, 4]

# 创建模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = [[3, 3]]
y_pred = model.predict(new_X)

逻辑回归

逻辑回归是一种用于预测二进制分类（如电子邮件垃圾邮件检测）的监督学习算法。它通过将输入映射到0和1之间的概率值来工作。

代码实现：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]]
y = [0, 1, 1, 0]

# 创建模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = [[0, 1]]
y_pred = model.predict(new_X)

决策树

决策树是一种用于分类或回归的非参数监督学习算法。它通过将数据递归地分割成更小的子集来工作，直到满足特定停止条件。

代码实现：

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]]
y = [0, 1, 1, 0]

# 创建模型并训练
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = [[0, 1]]
y_pred = model.predict(new_X)

支持向量机（SVM）

支持向量机是一种用于分类的监督学习算法。它通过在数据点之间找到最佳超平面来工作，最大化超平面与支持向量的距离。

代码实现：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]]
y = [0, 1, 1, 0]

# 创建模型并训练
model = SVC()
model.fit(X, y)

# 预测新数据
new_X = [[0, 1]]
y_pred = model.predict(new_X)

神经网络

神经网络是一种受人脑神经网络启发的机器学习算法。它由一系列层组成，每一层都由称为神经元的处理单元组成。

代码实现：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 训练数据
X = [[0, 0], [1, 1], [0, 1], [1, 0]]
y = [0, 1, 1, 0]

# 创建模型并训练
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid', input_dim=2))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=100)

# 预测新数据
new_X = [[0, 1]]
y_pred = model.predict(new_X)

这些只是吴恩达机器学习课程中涵盖的众多算法中的一小部分。通过学习和理解这些算法，你可以掌握机器学习的基础知识，并为在该领域取得成功奠定基础。