Python-機(jī)器學(xué)習(xí)練習(xí)題及答案

Python機(jī)器學(xué)習(xí)練習(xí)題及答案Python機(jī)器學(xué)習(xí)是近年來備受關(guān)注的領(lǐng)域，它結(jié)合了Python語言的靈活性和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的強(qiáng)大功能，為實現(xiàn)各種智能應(yīng)用提供了廣闊的可能性。為了幫助大家更好地掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)，下面將提供一些練習(xí)題及其答案，希望能對你的學(xué)習(xí)有所幫助。1.練習(xí)題：線性回歸假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集，其中包含了房屋的面積和價格的數(shù)據(jù)，如何通過線性回歸模型預(yù)測給定面積的房屋的價格呢？請使用Python代碼實現(xiàn)。解答：```pythonimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)集X_train=np.array([[100],[200],[300],[400],[500]])#房屋的面積y_train=np.array([[150],[250],[350],[450],[550]])#房屋的價格#創(chuàng)建線性回歸模型model=LinearRegression()#訓(xùn)練模型model.fit(X_train,y_train)#預(yù)測房屋價格X_test=np.array([[250]])predicted_price=model.predict(X_test)print(predicted_price)```2.練習(xí)題：樸素貝葉斯分類器假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集，其中包含了若干電子郵件和它們對應(yīng)的標(biāo)簽（垃圾郵件或非垃圾郵件），如何通過樸素貝葉斯分類器對新的電子郵件進(jìn)行分類呢？請使用Python代碼實現(xiàn)。解答：```pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB#定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)集X_train=['Thisisaspamemail','Thisisnotaspamemail','IamtheprinceofNigeria','Youhavewonalotteryprize','Thisisatestemail']y_train=['spam','notspam','spam','spam','notspam']#創(chuàng)建詞袋模型count_vectorizer=CountVectorizer()#將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為特征向量X_train_transformed=count_vectorizer.fit_transform(X_train)#創(chuàng)建樸素貝葉斯分類器model=MultinomialNB()#訓(xùn)練模型model.fit(X_train_transformed,y_train)#對新的文本進(jìn)行分類X_test=['Youhavewonaprize']X_test_transformed=count_vectorizer.transform(X_test)predicted_label=model.predict(X_test_transformed)print(predicted_label)```3.練習(xí)題：支持向量機(jī)假設(shè)有一個數(shù)據(jù)集，其中包含了若干個樣本和它們的標(biāo)簽，如何使用支持向量機(jī)模型對新的樣本進(jìn)行分類呢？請使用Python代碼實現(xiàn)。解答：```pythonfromsklearnimportsvm#定義訓(xùn)練數(shù)據(jù)集X_train=[[0,0],[1,1],[2,2],[3,3]]y_train=[0,0,1,1]#創(chuàng)建支持向量機(jī)模型model=svm.SVC()#訓(xùn)練模型model.fit(X_train,y_train)#對新的樣本進(jìn)行分類X_test=[[1,2]]predicted_label=model.predict(X_test)print(predicted_label)```通過完成以上的練