第一章：Python基礎
在開始機器學習之前，你需要掌握一些 python 基礎。本章涵蓋了 Python 的基本語法、資料型態、控制結構和函數等內容。如果你已經熟悉 Python，可以跳過本章。
# 注释
# 变量
x = 5
y = "Hello, world!"
# 数据类型
print(type(x))# <class "int">
print(type(y))# <class "str">
# 控制结构
if x > 0:
print("x is positive.")
else:
print("x is not positive.")
# 函数
def my_function(x):
return x * 2
print(my_function(5))# 10第二章：機器學習基礎
本章將介紹機器學習的基礎知識，包括機器學習的定義、分類、評估方法等。你將會了解到機器學習可以做什麼，以及如何選擇合適的機器學習演算法。
# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
X = data.drop("target", axis=1)# 特征数据
y = data["target"]# 标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print("准确率：", score)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)第三章：常用機器學習演算法
本章將介紹一些常用的機器學習演算法，包括線性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、支援向量機、隨機森林等。你將了解到每種演算法的原理和特點，以及如何使用這些演算法來解決實際問題。
# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")
# 划分训练集和测试集
X = data.drop("target", axis=1)# 特征数据
y = data["target"]# 标签数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
models = [
LinearRegression(),
LogisticRegression(),
DecisionTreeClassifier(),
SVC(),
RandomForestClassifier()
]
for model in models:
model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print(model.__class__.__name__, "准确率：", score)第四章：深度學習
#本章將介紹深度學習的基本知識，包括神經網路的結構和原理、常用的激活函數、損失函數和優化演算法等。你將了解到深度學習可以做什麼，以及如何使用深度學習來解決實際問題。
# 导入必要的库
import Tensorflow as tf
# 定义神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_cateGorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print("准确率：", score[1])
# 预测
predictions = model.predict(X_test)以上是Python 機器學習指南：從零基礎到大師級，你的 AI 夢想從此啟航的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
