机器学习核心算法解析

机器学习核心算法解析

机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过从数据中学习模式并做出预测或决策。本文将深入解析机器学习的核心算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习，并通过具体案例和代码示例帮助读者理解这些算法的实际应用。

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1. 监督学习典型算法

监督学习是通过标注数据训练模型，使其能够对新数据进行预测。以下是几种典型的监督学习算法：

1.1 线性回归

线性回归用于预测连续值，通过拟合数据点的最佳直线来建立输入特征与输出目标之间的关系。

# 示例：使用Scikit-learn实现线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 3, 2, 3, 5])

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
print(f"预测结果：{
     model.predict([[6]])}")  # 输出：预测结果：[5.2]

1.2 支持向量机（SVM）

SVM通过寻找最佳超平面来实现分类任务，特别适合高维数据。

# 示例：使用SVM进行分类
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = load_iris