python机器基础逻辑回归与非监督学习

“Python机器基础逻辑回归与非监督学习”是一篇介绍Python机器学习中逻辑回归和非监督学习的文章。以下是完整攻略：

1. 逻辑回归

逻辑回归是一种二分类算法，它可以用于预测一个样本属于哪个类别。以下是逻辑回归的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 训练模型
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

# 预测新样本
print(clf.predict([[7, 8], [8, 9]]))

在这个示例中，我们首先定义了一个名为X的二维数组，该数组包含了6个样本，每个样本有2个特征。然后，我们定义了一个名为y的一维数组，该数组包含了每个样本的类别标签。接下来，我们使用LogisticRegression类训练了一个逻辑回归模型，并使用predict()方法预测了两个新样本的类别。最后，我们使用print()函数将预测结果打印到控制台上。

1. 非监督学习

非监督学习是一种无监督的学习方法，它可以用于发现数据中的模式和结构。以下是非监督学习的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]])

# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 预测新样本
print(kmeans.predict([[0, 1], [7, 8]]))

在这个示例中，我们首先定义了一个名为X的二维数组，该数组包含了6个样本，每个样本有2个特征。然后，我们使用KMeans类训练了一个聚类模型，并使用predict()方法预测了两个新样本的类别。最后，我们使用print()函数将预测结果打印到控制台上。

1. 示例说明

以下是两个示例说明，用于演示“Python机器基础逻辑回归与非监督学习”的完整攻略：

示例1：逻辑回归

假设我们需要使用逻辑回归模型预测一个人是否会购买一件商品。以下是示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 训练模型
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

# 预测新样本
print(clf.predict([[7, 8], [8, 9]]))

在这个示例中，我们首先定义了一个名为X的二维数组，该数组包含了6个样本，每个样本有2个特征。然后，我们定义了一个名为y的一维数组，该数组包含了每个样本的类别标签。接下来，我们使用LogisticRegression类训练了一个逻辑回归模型，并使用predict()方法预测了两个新样本的类别。最后，我们使用print()函数将预测结果打印到控制台上。

示例2：非监督学习

假设我们需要使用聚类算法将一组数据分成两个簇。以下是示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7]])

# 训练模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

# 预测新样本
print(kmeans.predict([[0, 1], [7, 8]]))

在这个示例中，我们首先定义了一个名为X的二维数组，该数组包含了6个样本，每个样本有2个特征。然后，我们使用KMeans类训练了一个聚类模型，并使用predict()方法预测了两个新样本的类别。最后，我们使用print()函数将预测结果打印到控制台上。