10个使用Python函数进行机器学习的技巧和函数
1. KNN算法
KNN算法是一种常用的机器学习算法，它可以帮助我们在数据集中找到最近的K个数据点。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.neighbors库来实现。
示例代码：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X, y)
print(neigh.predict([[1.1]]))
2. 决策树算法
决策树算法是另一种常用的机器学习算法，它可以帮助我们在数据集中找到 的分类特征。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.tree库来实现。
示例代码：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
X = iris.data[:, 2:]
y = iris.target
tree_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)
tree_clf.fit(X, y)
3. 支持向量机算法
支持向量机算法是一种非常流行的机器学习算法，它可以帮助我们在数据集中寻找一个最优的分割面。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.svm库来实现。
示例代码：
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
iris = datasets.load_iris()
X = iris["data"][:, (2, 3)] # petal length, petal width
y = iris["target"]
svm_clf = Pipeline([
("scaler", StandardScaler()),
("linear_svc", SVC(kernel="linear", C=1))
])
svm_clf.fit(X, y)
4. 逻辑回归算法
逻辑回归算法是一种用于分类问题的统计学习方法，它可以用于二分类或多分类问题。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.linear_model库来实现。
示例代码：
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
iris = load_iris()
X = iris.data[:, (2, 3)] # petal length, petal width
y = iris.target
log_reg = LogisticRegression(random_state=42)
log_reg.fit(X, y)
5. 随机森林算法
随机森林算法是一种集成学习算法，它可以通过对多个决策树模型进行集成来提高模型的准确性。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.ensemble库来实现。
示例代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X, y = make_moons(n_samples=500, noise=0.30, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
rnd_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_leaf_nodes=16, n_jobs=-1)
rnd_clf.fit(X_train, y_train)
6. 神经网络算法
神经网络是一种仿生学系统，它可以模仿人类神经系统的处理方式来进行学习和预测。对于这个算法，我们可以使用Python库中的tensorflow库来实现。
示例代码：
import tensorflow as tf
(X_train_full, y_train_full), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()
X_val, X_train = X_train_full[:5000] / 255., X_train_full[5000:] / 255.
y_val, y_train = y_train_full[:5000], y_train_full[5000:]
X_test = X_test / 255.
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28]),
tf.keras.layers.Dense(300, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])
7. PCA算法
PCA算法是一种无监督的机器学习算法，它可以通过将数据转换为新的坐标系来减少数据的维度。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.decomposition库来实现。
示例代码：
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist["data"]
y = mnist["target"]
pca = PCA(n_components=0.95)
X_reduced = pca.fit_transform(X)
8. LDA算法
LDA算法是一种经典的有监督的机器学习算法，它可以通过将数据转换为新的坐标系来减少数据的维度。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.discriminant_analysis库来实现。
示例代码：
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist["data"]
y = mnist["target"]
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_reduced = lda.fit_transform(X, y)
9. 梯度下降算法
梯度下降算法是一种优化算法，它可以通过不断进行函数梯度的计算和变量的更新来找到函数的最小值。对于这个算法，我们可以使用Python库中的numpy库来实现。
示例代码：
import numpy as np
eta = 0.1
n_iterations = 1000
m = 100
theta = np.random.randn(2,1)
for iteration in range(n_iterations):
gradients = 2/m * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y)
theta = theta - eta * gradients
10. K-Means算法
K-Means算法是一种无监督的聚类算法，它可以通过不断的迭代来将数据分成K个簇。对于这个算法，我们可以使用Python库中的sklearn.cluster库来实现。
示例代码：
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
blob_centers = np.array(
[[ 0.2, 2.3],
[-1.5 , 2.3],
[-2.8, 1.8],
[-2.8, 2.8],
[-2.8, 1.3]])
blob_std = np.array([0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.1])
X, y = make_blobs(n_samples=2000, centers=blob_centers,
cluster_std=blob_std, random_state=7)
k = 5
kmeans = KMeans(n_clusters=k)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)