机器学习实战 源代码,从入门到进阶的源代码解析

机器学习实战：从入门到进阶的源代码解析

一、机器学习入门

1.1 什么是机器学习

机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习并做出决策或预测的学科。它通过算法分析数据，从中提取特征，并利用这些特征进行预测或分类。

1.2 机器学习的基本概念

在机器学习中，我们通常会遇到以下基本概念：

特征：描述数据的属性或变量。

样本：包含多个特征的数据点。

模型：用于预测或分类的算法。

训练：使用训练数据集对模型进行训练，使其能够学习数据中的规律。

测试：使用测试数据集对模型进行评估，以检验其泛化能力。

二、机器学习实战案例

2.1 线性回归

线性回归是一种简单的预测模型，用于预测连续值。以下是一个使用Python实现线性回归的源代码示例：

```python

import numpy as np

创建数据集

X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

创建线性回归模型

训练模型

预测

print(\