1. 【python機器學習系列】一文教你建立決策樹模型預測房價（案例+源碼）
本文將指導您使用Python構建決策樹模型預測房價。通過一個完整的機器學習案例，您將深入理解決策樹模型的建立過程。
決策樹模型是一種常見的監督學習方法，尤其適用於回歸任務。在本案例中，我們將使用Scikit-learn庫來構建決策樹模型。首先，讓我們載入數據。
請確保您已經下載並載入了房價預測數據集。數據集中的每條記錄包含了多個特徵，如房屋面積、卧室數量等，以及對應的房價。數據集載入完成後，您將看到類似如下結構的`df`變數。
接下來，將數據集劃分為訓練集和測試集。這一步驟是構建模型前的必要操作，以確保我們能夠對模型的泛化能力進行評估。通過訓練模型，我們將在訓練集上擬合數據，而測試集則用於驗證模型的性能。
構建決策樹模型並進行訓練。使用Scikit-learn庫中的決策樹回歸演算法，我們只需幾行代碼即可完成模型訓練。這一步驟中，我們關注目標變數（房價）與特徵之間的關系，以構建最優決策路徑。
模型訓練完成後，利用測試集對模型進行預測。可視化預測結果與實際房價，以直觀地評估模型的預測性能。這一步驟將幫助您了解模型在未知數據上的表現。
為了全面評估模型性能，我們計算並展示了一個評價指標，如均方誤差（Mean Squared Error，MSE）或決定系數（Coefficient of Determination，R²）。這些指標能夠提供關於模型預測准確性的量化信息。
如果您希望深入學習或實踐決策樹模型，可以關注並聯系我獲取數據集和源碼。我將分享更多關於Python、數據分析、機器學習等領域的知識與案例。
了解更多詳情，請參閱原文鏈接：【Python機器學習系列】一文教你建立決策樹模型預測房價（案例+源碼）
2. Python深度學習之圖像識別
作者 | 周偉能
來源 | 小叮當講SAS和Python
Python在機器學習（人工智慧，AI）方面有著很大的優勢。談到人工智慧，一般也會談到其實現的語言Python。前面有幾講也是關於機器學習在圖像識別中的應用。今天再來講一個關於運用google的深度學習框架tensorflow和keras進行訓練深度神經網路，並對未知圖像進行預測。
導入python模塊
導入圖像數據
合並列表數據
將圖片數據轉化為數組
顯示一張圖片
訓練神經網路
我們可以看到測試集的准確率達到99.67%
預測一個圖像
預測為汽車的概率為100%。（括弧內為真實標簽）
預測為美女的概率為100%。（括弧內為真實標簽）
測試集中前15個圖像預測完全正確。Nice!
最後我們來識別單張圖片。
結果預測為汽車。Nice!
最後來預測一下外部隨便下載的汽車或美女圖片
預測為汽車，不錯！
小編這里有10張圖片，前5張為汽車圖片，後五張為美女圖片。
下面進行批量預測：
結果也是完全正確。
看到這里，感覺神經網路是不是很神奇，要想讓神經網路預測得准確，我們就必須給予大量的數據進行訓練模型，優化模型，以至於達到准確識別圖像的目的，圖像識別作為人工智慧的一部分，現在已經慢慢走向成熟，雖然機器也有出錯的時候，但是進過不斷優化，錯誤率將會越來越小，相信機器智能或者人工智慧時代能夠創造出更多智能而美好的東西。為社會，為人類的自由做出更大的貢獻。