使用Python进行机器学习入门指南
机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进。Python作为机器学习领域的主流编程语言，提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习，包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。
目录
- 机器学习概述
- Python中的机器学习库
- 数据预处理
- 监督学习算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 支持向量机
- K近邻算法
- 非监督学习算法
- 聚类分析
- 主成分分析
- 模型评估与选择
- 实战项目：预测房价
- 总结
1. 机器学习概述
机器学习是一门研究如何使用数据和统计方法来提高计算机性能的学科。根据是否有标签数据，机器学习可以分为三大类：
- 监督学习（Supervised Learning）：通过有标签的数据训练模型来进行预测，如分类和回归任务。
- 非监督学习（Unsupervised Learning）：通过无标签的数据训练模型来发现数据的内在结构，如聚类和降维任务。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境交互学
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