什么是机器学习？它有哪些主要的应用场景？代码举例讲解

机器学习是一门研究在非专家设计的情况下,计算机如何通过数据进行学习以对未来进行预测或决策的学科。它属于人工智能的一个分支,目的是让机器学习到数据的规律,并在未知数据上进行预测或决策。

机器学习的主要应用场景有:

• 分类:图像分类、文本分类、恶意软件分类等。代码示例:

python
from sklearn.svm import SVC

model = SVC()
model.fit(train_x, train_y)
pred = model.predict(test_x)

• 回归:房价预测、股价预测等。代码示例:

python 
from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(train_x, train_y) 
pred = model.predict(test_x)

• 聚类:客户分类、新闻分类等。代码示例:

python
from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=3) 
model.fit(x)
labels = model.labels_ 

• 强化学习:游戏对战、机器人控制等。代码示例:

python
import gym

env = gym.make('CartPole-v1') 
obs = env.reset()

while True: 
    env.render()
    action = get_action(obs) # 策略来获得动作
    obs, reward, done, _ = env.step(action)  # 执行动作
    if done:
        obs = env.reset()  # 重置环境

• 推荐系统:商品推荐、互联网资讯推荐等。代码示例:

python
from surprise import SVD

reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader)

trainset = data.build_full_trainset()
algo = SVD()
algo.fit(trainset)

predictions = algo.test(testset)