机器学习实战：从入门到进阶的源代码解析

一、机器学习入门

1.1 什么是机器学习

机器学习是一门研讨怎么让计算机从数据中学习并做出决议计划或猜测的学科。它经过算法剖析数据，从中提取特征，并运用这些特征进行猜测或分类。

1.2 机器学习的基本概念

在机器学习中，咱们通常会遇到以下基本概念：

特征：描绘数据的特点或变量。

样本：包括多个特征的数据点。

模型：用于猜测或分类的算法。

练习：运用练习数据集对模型进行练习，使其可以学习数据中的规则。

测验：运用测验数据集对模型进行评价，以查验其泛化才能。

二、机器学习实战事例

2.1 线性回归

线性回归是一种简略的猜测模型，用于猜测接连值。以下是一个运用Python完成线性回归的源代码示例：

```python

import numpy as np

创立数据集

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

y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

创立线性回归模型

练习模型

猜测

print(\

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