机器学习教程
机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。
机器学习是让机器通过经验（数据）来做决策和预测。
机器学习已经广泛应用于许多领域，包括推荐系统、图像识别、语音识别、金融分析等。
举个例子，通过机器学习，汽车可以学习如何识别交通标志、行人和障碍物，以实现自动驾驶。
机器学习与传统编程的区别
传统编程
机器学习
程序员编写明确的规则
计算机从数据中学习规则
适用于问题明确、规则清晰的情况
适用于复杂、规则难以明确的情况
例子：编写计算器程序
例子：编写识别垃圾邮件的程序
机器学习的三大要素
机器学习包含三个基本要素：
1. 数据
数据是机器学习的燃料，质量越高、数量越多的数据，通常能让模型学得越好。
训练数据：用来教模型的数据
测试数据：用来检验模型学习效果的数据
真实数据：模型在实际应用中遇到的新数据
2. 算法
算法是机器学习的学习方法，不同的算法适用于不同类型的问题。
监督学习：有标准答案的学习
无监督学习：没有标准答案，自己找规律
强化学习：通过试错和奖励来学习
3. 模型
模型是学习的结果，就像学生学到的知识一样。
训练过程：算法从数据中学习规律
推理过程：使用学到的规律做预测
实例
接下来我们通过一个简单的例子来理解机器学习的基本流程。
我们将使用 Python 创建一个简单的线性回归模型来预测房价。
实例
# 导入需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import seaborn as sns
# 设置图表风格，让图表更好看
sns.set_style("whitegrid")
# -------------------------- 设置中文字体 start --------------------------
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
# Windows 优先
'SimHei', 'Microsoft YaHei',
# macOS 优先
'PingFang SC', 'Heiti TC',
# Linux 优先
'WenQuanYi Micro Hei', 'DejaVu Sans'
]
# 修复负号显示为方块的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# -------------------------- 设置中文字体 end --------------------------
# 1. 准备数据
# 假设我们有房屋面积和对应的价格数据
# 房屋面积（平方米）
house_sizes = np.array([50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120]).reshape(-1, 1)
# 房屋价格（万元）
house_prices = np.array([150, 180, 210, 240, 270, 300, 330, 360])
# 2. 创建并训练模型
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 用数据训练模型（学习面积和价格之间的关系）
model.fit(house_sizes, house_prices)
# 3. 使用模型进行预测
# 预测 85 平方米的房屋价格
predicted_price = model.predict([[85]])
print(f"85 平方米的房屋预测价格：{predicted_price[0]:.2f} 万元")
# 4. 可视化结果
plt.scatter(house_sizes, house_prices, color='blue', label='实际数据')
plt.plot(house_sizes, model.predict(house_sizes), color='red', label='预测线')
plt.scatter([85], predicted_price, color='green', s=100, label='预测点')
plt.xlabel('房屋面积（平方米）')
plt.ylabel('房屋价格（万元）')
plt.title('RUNOOB 机器学习测试 -- 房屋面积与价格关系')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
运行结果：
85 平方米的房屋预测价格：255.00 万元
这个例子展示了机器学习的基本流程：
准备数据（房屋面积和价格）
选择算法（线性回归）
训练模型（让计算机学习面积和价格的关系）
使用模型预测（预测新面积的价格）
输出的图如下：