机器学习

PyTorch 是当前最流行的深度学习框架之一。一切的基础都是 Tensor（张量）。 创建张量 python import torch 创建一个 2x3 的随机张量 x = torch.rand(2, 3) print(x) 查看形状 print(x.shape)

什么是机器学习？ 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。简单来说，就是让机器从数据中寻找规律。 我的学习路径 基础理论：吴恩达老师的课程是必看的。 工具库：熟练使用 NumPy 和 Pandas 处理数据。 实战：从 Kaggle 的经典赛题开始，比如 Titanic 生存预测。 代码示例 python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() 模拟训练数据 X = [[0], [1], [2]] y = [0, 1, 1] model.fit(X, y) print(f"预测结果: {model.predict([[1.5]])}")