机器学习入门指南：开启你的AI之旅

2024-02-01 07:12:45

机器学习入门：踏出第一步

安装必备环境

开启机器学习之旅的第一步是建立一个干净的环境，在那里你可以安全地运行你的代码。为此，我们强烈推荐使用 Anaconda，因为它是一个流行的 Python 包管理器，其中包含了所有必需的依赖项。

安装库

接下来，你需要安装一些 Python 库来构建和训练你的机器学习模型。最重要的库是 scikit-learn 和 TensorFlow。使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn tensorflow

获取数据集

机器学习模型需要数据才能训练。对于初学者来说，MNIST 数据集是一个很好的选择，它包含 70000 张手写数字图像。你可以从这里下载 MNIST 数据集：[MNIST 数据集下载链接]

编写你的第一个机器学习程序

现在，你已经准备好编写你的第一个机器学习程序了！我们将使用 scikit-learn 构建一个简单的 K-最近邻分类器来识别 MNIST 图像中的数字。以下是代码：

# 导入必要的库
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

# 将数据集划分为训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建和训练分类器
classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
classifier.fit(x_train, y_train)

# 对测试集进行预测
y_pred = classifier.predict(x_test)

# 评估分类器的准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确性：", accuracy)