python机器学习经典实例,从鸢尾花数据集到商场细分

1. 分类问题：垃圾邮件过滤：经过学习电子邮件的内容，分类电子邮件为垃圾邮件或正常邮件。手写数字辨认：经过学习手写数字的图画，辨认数字09。图画分类：例如，将图片分类为猫、狗或其他动物。

2. 回归问题：房价猜测：经过学习房子的特征（如面积、房间数、方位等），猜测房价。股票价格猜测：经过学习股票的前史价格和其他相关数据，猜测未来的股票价格。

3. 聚类问题：客户细分：依据客户的购买行为和其他特征，将客户分为不同的集体。文档聚类：将很多的文档依据其内容分为不同的主题。

4. 降维：主成分剖析（PCA）：经过降维技能，将高维数据映射到低维空间，一起保存大部分信息。

5. 自然言语处理：情感剖析：经过学习文本内容，判别其情感倾向（如正面、负面或中性）。机器翻译：将一种言语的文本翻译成另一种言语。

6. 引荐体系：电影引荐：依据用户的观看前史和评分，引荐用户或许喜爱的电影。产品引荐：依据用户的购买前史和阅读行为，引荐用户或许感兴趣的产品。

7. 反常检测：信用卡诈骗检测：经过学习正常的信用卡买卖形式，辨认反常的买卖行为。

8. 强化学习：自动驾驭：经过学习怎么驾驭，使自动驾驭轿车可以在各种路况下安全行进。游戏AI：经过学习游戏规则和战略，使AI在游戏中获得好成绩。

9. 深度学习：图画生成：经过生成对立网络（GANs），生成传神的图画。语音辨认：经过深度学习模型，将语音转换为文字。

这些实例仅仅冰山一角，机器学习的运用十分广泛，简直涵盖了一切范畴。跟着技能的不断发展，机器学习的运用将会越来越广泛。

跟着大数据年代的到来，机器学习技能在各个范畴得到了广泛运用。Python作为一种简练、高效、功能强大的编程言语，成为了机器学习范畴的首选东西。本文将介绍几个经典的Python机器学习实例，协助读者了解机器学习的基本原理和运用场景。

鸢尾花数据集是机器学习范畴最经典的数据集之一，它包含了150个样本，每个样本由4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）组成，分为3个类别。这个数据集常用于测验分类算法的功能。

Scikit-learn是一个开源的Python机器学习库，供给了丰厚的算法和东西。以下是一个运用Scikit-learn对鸢尾花数据集进行分类的示例代码：

```python

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.svm import SVC

加载数据集

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

区分练习集和测验集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

数据标准化

scaler = StandardScaler()

X_train = scaler.fit_transform(X_train)

X_test = scaler.transform(X_test)

运用SVM进行分类

clf = SVC(kernel='linear')

clf.fit(X_train, y_train)

评价模型

score = clf.score(X_test, y_test)

print(\

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