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只用六行Python語句,就可以編寫你人生第一個機器學習的程序!我們將使用監督式學習方法(即一種利用范例創建分類器的機器學習方法)進行編程。使用到python的機器學習庫scikit-learn完成,它具有各種分類,回歸和聚類算法,包括支持向量機,隨機森林,梯度增強,k-means和DBSCAN,旨在與Python數值和科學庫NumPy和SciPy互操作。
代碼塊:
# ## 只用六行Python語句,就可以編寫你人生第一個機器學習的程序from sklearn import tree# ### 我們編寫一個機器學習程序來識別蘋果和橘子# ### features為訓練數據代表蘋果、橘子的重量和表面特征# ### 1:表面光滑 0:表面顛簸# ### 140g 表面光滑 蘋果# ### 130g 表面光滑 蘋果# ### 150g 表面顛簸 橘子# ### 170g 表面顛簸 橘子features =[[140,1],[130,1],[150,0],[170,0]]# ### lables為我們得到預期的結果標簽# ### 0:蘋果 1:橘子labels = [0,0,1,1]# ### 定義決策樹分類dtc = tree.DecisionTreeClassifier()# ### 訓練數據clf = dtc.fit(features,labels)# ### 預測輸入的數據給出結果為1橘子print(clf.predict([[150,0]]))
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