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5. 腾讯云的机器学习入门攻略： 该攻略包括了机器学习的根本概念和算法，合适初学者。

7. Microsoft Learn 的视频系列： 该系列视频从根底开端，教你运用经典机器学习模型，如线性回归和逻辑回归。

8. CSDN 上的理论到代码实践教程： 这篇文章包括了机器学习的根底常识，包含回归、分类、聚类、神经网络等。

9. 我国大学MOOC上的课程： 该课程要点介绍了机器学习中的中心算法和理论。

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12. 我国大学MOOC上的北京理工大学课程： 该课程面向多个专业，介绍了机器学习的中心概念和算法。

13. 国家高等教育才智教育平台上的课程： 该课程面向核算机大类本科生，对与机器学习相关的常识点进行针对性凝练和弥补。

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机器学习入门教程：从根底到实践

一、什么是机器学习？

机器学习是一种使核算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测的技能。它经过算法剖析数据，从中提取形式和常识，然后运用这些常识来做出决议计划或猜测。

二、机器学习的根本类型

机器学习首要分为以下三种类型：

监督学习：经过已符号的练习数据来练习模型，使其可以对不知道数据进行猜测。

无监督学习：经过未符号的数据来发现数据中的形式和结构。

半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的特色，运用部分符号和部分未符号的数据进行练习。

三、机器学习的首要算法

机器学习算法是机器学习模型的中心，以下是几种常见的机器学习算法：

线性回归：用于猜测接连值，如房价、股票价格等。

逻辑回归：用于猜测离散类别，如分类问题中的是/否、好坏等。

决议计划树：经过树形结构对数据进行分类或回归。

支撑向量机（SVM）：经过寻觅最佳的超平面来对数据进行分类。

神经网络：模仿人脑神经元的作业原理，用于处理杂乱的非线性问题。

四、机器学习实践

以下是一个简略的机器学习实践事例，运用Python编程语言和Scikit-learn库来完成一个线性回归模型。

导入所需的库

import numpy as np

from sklearn.metrics import mean_squared_error

生成模仿数据

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1)

y = np.dot(X, np.array([1, 2])) 3

区分练习集和测验集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

创立线性回归模型

练习模型

猜测测验集数据

核算猜测差错

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print(\

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