机器学习的helloworld!(python版)

一. 前言

前两天看到了网上一个叫做机器学习中的hello world的入门视频。觉得非常有意思,也进一步对机器学习有了感性认识,觉得非常适合我们了解和认识机器学习这一当前的热门领域。这篇文章是对它的大概描述。

 本次实验使用的是python语言以及Scikit-learn库,实验环境使用的是Linux下的iPython。

(关于下载和安装在这里就不赘述了,百度上有详细的教程)

本次实验使用的是python语言以及Scikit-learn库,实验环境使用的是Linux下的iPython。(关于下载和安装在这里就不赘述了,百度上有详细的教程)

二. 一起动手吧!

首先将添加sklearn库中的决策树tree

接着引入一些模型特征,我这里使用认的身高和是否有胡子来作为特征(features),而性别来作为标签(labels)。建立如下:

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(tips:数据量越大,模型越好,那么结果就会越精确,这里只引入3男3女的特征来做个示范)

代码如下:



有了数据模型之后,接下来的活就只需要交给机器去做就行了。

首先创建一个决策树对象clf。


接下来将这一句将数据交给决策去去判断!


上面就是所有需要做的准备,接下来就可以使用clf来进行判定啦。

假设此时有一个身高158的没有胡子的人,那么机器会判断TA是男人还是女人呢?


显然,此时机器人判定这是一个女人‘female’。

再试一次,这次是一个172有胡子的人


这一次机器判定为男性~

大家可以尝试着自己写一下其他象征意义的程序,输入的训练数据越大,那么输出正确的可能性就越大~


作者是机器学习的入门学习者。欢迎大家指出错误,相互交流~

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转载自blog.csdn.net/u011164819/article/details/80366910
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