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。

Python机器学习经典实例：从鸢尾花数据集到商场细分

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。

一、鸢尾花数据集分类

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。

1.1 运用Scikit-learn进行鸢尾花数据集分类

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(\