Python机器学习进阶指南：从监督学习到无监督学习

Python机器学习进阶指南主要是针对那些已经掌握机器学习基础知识并且想要深入学习的人群，本文将从监督学习到无监督学习这一流程介绍一些Python机器学习的关键技术。

一、监督学习

监督学习是机器学习的基础之一，主要是通过已有的标记数据集来训练模型，以预测新的数据。Python中常用的监督学习算法有回归和分类。

1. 线性回归

线性回归是一种预测连续数值的机器学习算法，例如房价预测。在Python中可以使用scikit-learn库来实现线性回归：

```
# 导入库
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载数据
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 构建模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
prediction = model.predict(X)
```

2. 逻辑回归

逻辑回归是一种预测分类的机器学习算法，例如预测肿瘤是良性还是恶性。在Python中同样可以使用scikit-learn库来实现逻辑回归：

```
# 导入库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

# 加载数据
breast_cancer = load_breast_cancer()
X = breast_cancer.data
y = breast_cancer.target

# 构建模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
prediction = model.predict(X)
```

二、无监督学习

无监督学习是在没有标记数据集的情况下从数据中发现结构或模式的机器学习方法。Python中常用的无监督学习算法有聚类和降维。

1. 聚类

聚类是一种将相似数据点分组的机器学习算法。在Python中可以使用scikit-learn库来实现聚类：

```
# 导入库
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成数据
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, random_state=42)

# 构建模型
model = KMeans(n_clusters=3)

# 拟合模型
model.fit(X)

# 预测
prediction = model.predict(X)
```

2. 降维

降维是将高维数据转换为低维数据的机器学习算法。在Python中可以使用scikit-learn库来实现降维：

```
# 导入库
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 构建模型
model = PCA(n_components=2)

# 拟合模型
model.fit(X)

# 转换数据
X_transformed = model.transform(X)
```

以上是Python机器学习进阶指南从监督学习到无监督学习的关键技术介绍，希望对大家学习机器学习有所帮助。