机器学习教程
机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。
机器学习是让机器通过经验（数据）来做决策和预测。
机器学习已经广泛应用于许多领域，包括推荐系统、图像识别、语音识别、金融分析等。
举个例子，通过机器学习，汽车可以学习如何识别交通标志、行人和障碍物，以实现自动驾驶。
机器学习与传统编程的区别
| 传统编程 | 机器学习 |
|---|---|
| 程序员编写明确的规则 | 计算机从数据中学习规则 |
| 适用于问题明确、规则清晰的情况 | 适用于复杂、规则难以明确的情况 |
| 例子：编写计算器程序 | 例子：编写识别垃圾邮件的程序 |
机器学习的三大要素
机器学习包含三个基本要素：
1. 数据
数据是机器学习的燃料，质量越高、数量越多的数据，通常能让模型学得越好。
- 训练数据：用来教模型的数据
- 测试数据：用来检验模型学习效果的数据
- 真实数据：模型在实际应用中遇到的新数据
2. 算法
算法是机器学习的学习方法，不同的算法适用于不同类型的问题。
- 监督学习：有标准答案的学习
- 无监督学习：没有标准答案，自己找规律
- 强化学习：通过试错和奖励来学习
3. 模型
模型是学习的结果，就像学生学到的知识一样。
- 训练过程：算法从数据中学习规律
- 推理过程：使用学到的规律做预测
实例
接下来我们通过一个简单的例子来理解机器学习的基本流程。
我们将使用 Python 创建一个简单的线性回归模型来预测房价。
实例
# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import seaborn as sns
# 设置图表风格，让图表更好看
sns.set_style("whitegrid")
# -------------------------- 设置中文字体 start --------------------------
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
# Windows 优先
'SimHei', 'Microsoft YaHei',
# macOS 优先
'PingFang SC', 'Heiti TC',
# Linux 优先
'WenQuanYi Micro Hei', 'DejaVu Sans'
]
# 修复负号显示为方块的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# -------------------------- 设置中文字体 end --------------------------
# 1. 准备数据
# 假设我们有房屋面积和对应的价格数据
# 房屋面积（平方米）
house_sizes = np.array([50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]).reshape(-1, 1)
# 房屋价格（万元）
house_prices = np.array([150, 180, 210, 240, 270, 300, 330, 360])
# 2. 创建并训练模型
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 用数据训练模型（学习面积和价格之间的关系）
model.fit(house_sizes, house_prices)
# 3. 使用模型进行预测
# 预测 85 平方米的房屋价格
predicted_price = model.predict([[85]])
print(f"85 平方米的房屋预测价格：{predicted_price[0]:.2f} 万元")
# 4. 可视化结果
plt.scatter(house_sizes, house_prices, color='blue', label='实际数据')
plt.plot(house_sizes, model.predict(house_sizes), color='red', label='预测线')
plt.scatter([85], predicted_price, color='green', s=100, label='预测点')
plt.xlabel('房屋面积（平方米）')
plt.ylabel('房屋价格（万元）')
plt.title('RUNOOB 机器学习测试 -- 房屋面积与价格关系')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import seaborn as sns
# 设置图表风格，让图表更好看
sns.set_style("whitegrid")
# -------------------------- 设置中文字体 start --------------------------
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
# Windows 优先
'SimHei', 'Microsoft YaHei',
# macOS 优先
'PingFang SC', 'Heiti TC',
# Linux 优先
'WenQuanYi Micro Hei', 'DejaVu Sans'
]
# 修复负号显示为方块的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# -------------------------- 设置中文字体 end --------------------------
# 1. 准备数据
# 假设我们有房屋面积和对应的价格数据
# 房屋面积（平方米）
house_sizes = np.array([50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]).reshape(-1, 1)
# 房屋价格（万元）
house_prices = np.array([150, 180, 210, 240, 270, 300, 330, 360])
# 2. 创建并训练模型
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 用数据训练模型（学习面积和价格之间的关系）
model.fit(house_sizes, house_prices)
# 3. 使用模型进行预测
# 预测 85 平方米的房屋价格
predicted_price = model.predict([[85]])
print(f"85 平方米的房屋预测价格：{predicted_price[0]:.2f} 万元")
# 4. 可视化结果
plt.scatter(house_sizes, house_prices, color='blue', label='实际数据')
plt.plot(house_sizes, model.predict(house_sizes), color='red', label='预测线')
plt.scatter([85], predicted_price, color='green', s=100, label='预测点')
plt.xlabel('房屋面积（平方米）')
plt.ylabel('房屋价格（万元）')
plt.title('RUNOOB 机器学习测试 -- 房屋面积与价格关系')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
运行结果：
85 平方米的房屋预测价格：255.00 万元
这个例子展示了机器学习的基本流程：
- 准备数据（房屋面积和价格）
- 选择算法（线性回归）
- 训练模型（让计算机学习面积和价格的关系）
- 使用模型预测（预测新面积的价格）
输出的图如下：
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