python机器学习的程序怎么写
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背景介绍
只用六行Python语句，就可以编写你人生第一个机器学习的程序！我们将使用监督式学习方法（即一种利用范例创建分类器的机器学习方法）进行编程。使用到python的机器学习库scikit-learn完成，它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。
入门示例
代码块：
# ## 只用六行Python语句，就可以编写你人生第一个机器学习的程序from sklearn import tree# ### 我们编写一个机器学习程序来识别苹果和橘子# ### features为训练数据代表苹果、橘子的重量和表面特征# ### 1：表面光滑 0：表面颠簸# ### 140g 表面光滑 苹果# ### 130g 表面光滑 苹果# ### 150g 表面颠簸 橘子# ### 170g 表面颠簸 橘子features =[[140,1],[130,1],[150,0],[170,0]]# ### lables为我们得到预期的结果标签# ### 0：苹果 1：橘子labels = [0,0,1,1]# ### 定义决策树分类dtc = tree.DecisionTreeClassifier()# ### 训练数据clf = dtc.fit(features,labels)# ### 预测输入的数据给出结果为1橘子print(clf.predict([[150,0]]))
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