机器学习实战

# 机器学习实战：从理论到实践

## 引言

机器学习作为人工智能的核心技术之一，已经在各个领域展现了强大的能力。然而，仅仅理解理论是不够的，真正的挑战在于如何将理论知识应用到实际问题中。本文将带你从机器学习的基础概念出发，通过实战案例，掌握机器学习的核心技能。

---

## 目录
1. [机器学习基础](#机器学习基础)
2. [环境搭建](#环境搭建)
3. [实战案例](#实战案例)
   - [案例1：线性回归预测房价](#案例1线性回归预测房价)
   - [案例2：分类任务识别垃圾邮件](#案例2分类任务识别垃圾邮件)
   - [案例3：聚类分析客户细分](#案例3聚类分析客户细分)
4. [模型评估与选择](#模型评估与选择)
5. [数据预处理](#数据预处理)
6. [进阶话题](#进阶话题)
7. [总结](#总结)

---

## 机器学习基础

机器学习主要分为三大类：
- **监督学习**：通过带标签的数据训练模型，用于分类和回归任务。
- **无监督学习**：从未标记的数据中发现模式，如聚类和降维。
- **强化学习**：通过与环境交互，学习最优策略以最大化奖励。

---

## 环境搭建

在开始实战之前，确保你已经安装了以下Python库：

```bash
pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn

• NumPy：用于数值计算。
• Pandas：用于数据处理。
• Scikit-learn：提供机器学习算法。
• Matplotlib 和 Seaborn：用于数据可视化。

---

实战案例

案例1：线性回归预测房价

我们使用波士顿房价数据集，通过线性回归模型预测房价。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_csv('boston.csv')
X = data.drop('MEDV', axis=1)
y = data['MEDV']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LinearRegression(