【人工智能学习】第二课-机器学习入门与线性回归实践

第二课：机器学习入门与线性回归实践

1. 机器学习简介

机器学习是人工智能的一个核心分支，它使计算机能够从数据中“学习”信息，而无需进行明确的编程。机器学习的目标是让计算机模型从提供的数据中自动学习和改进。

2. 机器学习的类型

• 监督学习：模型从标记的训练数据中学习并做出预测。
• 无监督学习：模型在没有标签的数据中寻找模式。
• 强化学习：模型通过尝试和错误来学习做出最佳决策。

3. 线性回归实践

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。假设我们有一组房屋面积和价格的数据，我们希望预测给定面积的房屋价格。

实践步骤：

环境准备：确保你的计算机已经安装了Python和以下库：

• NumPy
• Matplotlib
• Scikit-learn

Python代码：