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基于Python的机器学习实战案例分析

机器学习是目前最火热的技术领域之一，不仅可以应用在人工智能、自动驾驶、

智能家居等领域，还可以为企业提供更加精准的决策支持。Python是一种广泛使
用的编程语言，也是机器学习领域最受欢迎的语言之一。本文将介绍几个基于

Python的机器学习实战案例，让读者深入了解Python在机器学习中的优势和应用。

案例一：利用K近邻算法进行手写数字识别

手写数字识别是机器学习中比较典型的问题，也是一个较为简单的案例。本案

例利用K近邻算法对手写数字进行识别。K近邻算法是一种无监督式学习算法，
其基本思想是通过计算输入样本与各有标记样本之间的距离，从而确定最近的K

个样本，然后从K个样本中选择数量最多的类别作为该输入样本的类别。

首先需要准备手写数字数据集，数据集可以在网上下载，保存为png格式。然

后将每张图片转换为向量，使用K近邻算法对数字进行分类。

下面是部分代码：

```python

#加载数据集

digits=datasets.load_digits()

#划分数据集

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(digits.data,digits.target,
test_size=0.25,random_state=33)

#将图片转换为向量

importnumpyasnp
fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier

clf=KNeighborsClassifier()

clf.fit(X_train,y_train)

y_pred=clf.predict(X_test)

```

通过以上代码，我们可以使用K近邻算法对手写数字进行识别。

案例二：使用神经网络识别手写数字

神经网络是一种模拟大脑神经元和神经网络连通性、进行信息处理的数学模型。
它具有较强的自适应、自学习、自组织和通用逼近等特性，被广泛应用于图像识别、
语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。本案例将使用神经网络模型对手写数

字进行识别。

首先需要准备手写数字数据集，然后设计神经网络模型，并使用数据集进行训

练。下面是典型代码：

```python

#加载数据集

digits=datasets.load_digits()

X=digits.data

y=digits.target

#划分数据集

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,
random_state=33)
#标准化数据

fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

ss=StandardScaler()

X_train=ss.fit_transform(X_train)

X_test=ss.transform(X_test)

#设计神经网络模型

fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifier

clf=MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,),activation='logistic',solver='adam',
max_iter=200)

#训练网络

clf.fit(X_train,y_train)

y_pred=clf.predict(X_test)

```

通过以上代码，我们可以使用神经网络模型对手写数字进行识别。

案例三：使用决策树构建鸢尾花分类器

鸢尾花分类器是机器学习中一个常见的问题，我们需要根据花萼长度、花萼宽
度、花瓣长度、花瓣宽度等特征对鸢尾花进行分类。本案例将使用决策树模型对鸢

尾花进行分类。

首先需要准备鸢尾花数据集，然后设计决策树模型，并使用数据集进行训练。

下面是典型代码：

```python

#加载数据集
iris=datasets.load_iris()

X=iris.data

y=iris.target

#划分数据集

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,
random_state=33)

#标准化