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机器学习常见的5种算法以及Python实现并举例--第1页

机器学习常见的5种算法以及Python实现并举例

机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过对数据和样本进行分析、建模和预测，以提

高计算机系统的自我学习和适应能力。下面介绍五种常见的机器学习算法及其Python实

现并给出相应的例子。

1.线性回归

线性回归是一种将一个或多个自变量与因变量之间的关系建立成线性函数的方法，用于进

行连续型数据的预测和拟合。在Python中，可以使用Scikit-learn库中的线性回归模型来

实现。例如，以下代码实现了一个简单的线性回归模型，预测房价：

复制代码

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

importnumpyasnp

X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

y=np.array([3,5,7])

reg=LinearRegression().fit(X,y)

print(reg.coef_)

print(reg.intercept_)

print(reg.predict(np.array([[7,8]])))

2.决策树

决策树是一种基于树形结构的分类和回归方法，它通过对数据集进行逐步划分，生成一棵

决策树来进行分类或回归。在Python中，可以使用Scikit-learn库中的决策树模型来实

现。以下是一个简单的决策树分类的例子：

复制代码

fromsklearn.datasetsimportload_iris

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier

iris=load_iris()

clf=DecisionTreeClassifier(random_state=0)

clf.fit(iris.data,iris.target)

print(clf.predict([[5.0,3.6,1.3,0.25]]))

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3.K均值聚类

K均值聚类是一种无监督学习算法，用于对数据集中的样本进行聚类。它把数据集分成K

个簇，使得每个样本点都属于离它最近的簇。在Python中，可以使用Scikit-learn库中的

KMeans模型来实现。以下是一个简单的K均值聚类的例子：

复制代码

fromsklearn.clusterimportKMeans

importnumpyasnp

X=np.array([[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]])

kmeans=KMeans(n_clusters=2,random_state=0).fit(X)

print(kmeans.labels_)

4.支持向量机

支持向量机是一种二分类方法，它通过将样本映射到高维空间来构建一个分类超平面，以

实现对样本的分类。在Pyt