摘要：Python 在机器学习领域非常流行，拥有丰富的库和工具生态系统。以下是关于 Python 机器学习的核心内容，包括常用库、基本流程、代码示例和学习资源。
Python 在机器学习领域非常流行，拥有丰富的库和工具生态系统。以下是关于 Python 机器学习的核心内容，包括常用库、基本流程、代码示例和学习资源。
1. Python 机器学习常用库
数据处理与分析：Ø NumPy：数值计算和多维数组操作。
Ø Pandas：数据清洗、分析和表格处理。
Ø Matplotlib / Seaborn：数据可视化。
机器学习框架：Ø Scikit-learn：经典的机器学习库（分类、回归、聚类等）。
Ø tensorflow / Keras：深度学习框架（适合构建神经网络）。
Ø PyTorch：动态计算图的深度学习框架（研究友好）。
Ø XGBoost / LightGBM：高效的梯度提升树模型。
其他工具：Ø SciPy：科学计算工具。
Ø OpenCV：图像处理。
Ø NLTK / spaCy：自然语言处理。
2. 机器学习基本流程
典型的机器学习项目流程如下：
数据加载与预处理：python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 标准化数据
scaler = StandardScaler
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
选择与训练模型：python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
模型评估：python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
print("准确率:", accuracy_score(y_test, y_pred))
调参与优化：python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("最佳参数:", grid_search.best_params_)
3. 代码示例：分类任务（Scikit-learn）
python
# 示例：鸢尾花分类（监督学习）
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
# 加载数据
iris = load_iris
X, y = iris.data, iris.target
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)
# 预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
4. 深度学习示例（TensorFlow/Keras）
python
# 示例：手写数字识别（MNIST）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 加载数据
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data
X_train = X_train / 255.0 # 归一化
# 构建模型
model = models.Sequential([
layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译与训练
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)
# 评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test/255.0, y_test)
print(f"测试集准确率: {test_acc}")
5. 进阶方向
计算机视觉：使用 OpenCV、CNN（卷积神经网络）。自然语言处理：Transformer、BERT（如 HuggingFace 库）。强化学习：OpenAI Gym、Stable Baselines。自动化机器学习：Auto-Sklearn、TPOT。通过 Python 的丰富工具链，你可以从简单的线性回归到复杂的深度神经网络逐步深入。建议从 Scikit-learn 入门，再逐步过渡到深度学习框架。
来源：老客数据一点号
