# Python机器学习10大经典算法的讲解和示例

### 1. 线性回归 (Linear Regression)

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 绘制结果
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, y_pred, color='red')
plt.title("Linear Regression Example")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("y")
plt.show()

### 2. 逻辑回归 (Logistic Regression)

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建逻辑回归模型并拟合数据
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

### 3. K-最近邻 (K-Nearest Neighbors, KNN)

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建KNN模型并拟合数据
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

### 4. 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建SVM模型并拟合数据
model = SVC()
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

### 5. 决策树 (Decision Tree)

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建决策树模型并拟合数据
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

### 6. 随机森林 (Random Forest)

import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建随机森林模型并拟合数据
model = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

### 7. 朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建朴素贝叶斯模型并拟合数据
model = GaussianNB()
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

### 8. K-均值聚类 (K-Means Clustering)

K – 均值算法是一种非监督式学习算法，它能解决聚类问题。使用 K – 均值算法来将一个数据归入一定数量的集群（假设有 k 个集群）的过程是简单的。一个集群内的数据点是均匀齐次的，并且异于别的集群。

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])

# 创建K-Means模型并拟合数据
model = KMeans(n_clusters=2)
model.fit(X)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 绘制结果
plt.scatter(X, np.zeros_like(X), c=y_pred, cmap='viridis')
plt.title("K-Means Clustering Example")
plt.xlabel("X")
plt.show()

### 9. 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 创建PCA模型并拟合数据
pca = PCA(n_components=2)
X_r = pca.fit_transform(X)

# 绘制结果
plt.scatter(X_r[:, 0], X_r[:, 1])
plt.title("PCA Example")
plt.xlabel("Principal Component 1")
plt.ylabel("Principal Component 2")
plt.show()

import numpy as np

# 生成示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

# 创建梯度提升模型并拟合数据
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)
print("Predictions:", y_pred)

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