1. 【python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价（案例+源码）
本文将指导您使用Python构建决策树模型预测房价。通过一个完整的机器学习案例，您将深入理解决策树模型的建立过程。
决策树模型是一种常见的监督学习方法，尤其适用于回归任务。在本案例中，我们将使用Scikit-learn库来构建决策树模型。首先，让我们加载数据。
请确保您已经下载并加载了房价预测数据集。数据集中的每条记录包含了多个特征，如房屋面积、卧室数量等，以及对应的房价。数据集加载完成后，您将看到类似如下结构的`df`变量。
接下来，将数据集划分为训练集和测试集。这一步骤是构建模型前的必要操作，以确保我们能够对模型的泛化能力进行评估。通过训练模型，我们将在训练集上拟合数据，而测试集则用于验证模型的性能。
构建决策树模型并进行训练。使用Scikit-learn库中的决策树回归算法，我们只需几行代码即可完成模型训练。这一步骤中，我们关注目标变量（房价）与特征之间的关系，以构建最优决策路径。
模型训练完成后，利用测试集对模型进行预测。可视化预测结果与实际房价，以直观地评估模型的预测性能。这一步骤将帮助您了解模型在未知数据上的表现。
为了全面评估模型性能，我们计算并展示了一个评价指标，如均方误差（Mean Squared Error，MSE）或决定系数（Coefficient of Determination，R²）。这些指标能够提供关于模型预测准确性的量化信息。
如果您希望深入学习或实践决策树模型，可以关注并联系我获取数据集和源码。我将分享更多关于Python、数据分析、机器学习等领域的知识与案例。
了解更多详情，请参阅原文链接：【Python机器学习系列】一文教你建立决策树模型预测房价（案例+源码）
2. Python深度学习之图像识别
作者 | 周伟能
来源 | 小叮当讲SAS和Python
Python在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络，并对未知图像进行预测。
导入python模块
导入图像数据
合并列表数据
将图片数据转化为数组
显示一张图片
训练神经网络
我们可以看到测试集的准确率达到99.67%
预测一个图像
预测为汽车的概率为100%。（括号内为真实标签）
预测为美女的概率为100%。（括号内为真实标签）
测试集中前15个图像预测完全正确。Nice!
最后我们来识别单张图片。
结果预测为汽车。Nice!
最后来预测一下外部随便下载的汽车或美女图片
预测为汽车，不错！
小编这里有10张图片，前5张为汽车图片，后五张为美女图片。
下面进行批量预测：
结果也是完全正确。
看到这里，感觉神经网络是不是很神奇，要想让神经网络预测得准确，我们就必须给予大量的数据进行训练模型，优化模型，以至于达到准确识别图像的目的，图像识别作为人工智能的一部分，现在已经慢慢走向成熟，虽然机器也有出错的时候，但是进过不断优化，错误率将会越来越小，相信机器智能或者人工智能时代能够创造出更多智能而美好的东西。为社会，为人类的自由做出更大的贡献。