机器学习的helloworld！（python版）

一. 前言

前两天看到了网上一个叫做机器学习中的hello world的入门视频。觉得非常有意思，也进一步对机器学习有了感性认识，觉得非常适合我们了解和认识机器学习这一当前的热门领域。这篇文章是对它的大概描述。

 本次实验使用的是python语言以及Scikit-learn库，实验环境使用的是Linux下的iPython。

（关于下载和安装在这里就不赘述了，百度上有详细的教程）

本次实验使用的是python语言以及Scikit-learn库，实验环境使用的是Linux下的iPython。（关于下载和安装在这里就不赘述了，百度上有详细的教程）

二. 一起动手吧！

首先将添加sklearn库中的决策树tree

接着引入一些模型特征，我这里使用认的身高和是否有胡子来作为特征（features），而性别来作为标签(labels)。建立如下：

(tips:数据量越大，模型越好，那么结果就会越精确，这里只引入3男3女的特征来做个示范)

代码如下：

有了数据模型之后，接下来的活就只需要交给机器去做就行了。

首先创建一个决策树对象clf。

接下来将这一句将数据交给决策去去判断！

上面就是所有需要做的准备，接下来就可以使用clf来进行判定啦。

假设此时有一个身高158的没有胡子的人，那么机器会判断TA是男人还是女人呢？

显然，此时机器人判定这是一个女人‘female’。

再试一次，这次是一个172有胡子的人

这一次机器判定为男性~

大家可以尝试着自己写一下其他象征意义的程序，输入的训练数据越大，那么输出正确的可能性就越大~

作者是机器学习的入门学习者。欢迎大家指出错误，相互交流~