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儿童机器学习：入门机器学习 Python 程序
为什么重要：面向儿童的机器学习：入门级 ML Python 函数教程是专门为 6 至 10 年级的学生设计的。
来源:人工智能+简介
简介欢迎阅读入门机器学习 Python 程序教程！机器学习是一种数据分析方法，可自动构建分析模型。这是一种让计算机从数据中学习并做出预测或决策的酷方法，无需明确编程即可做到。在本教程中，我们将使用 Python 编写一个简单的机器学习程序。
本教程适合谁？
本教程适合谁？年级：6 至 10 年级。
年级本教程专为已经熟悉 Python 的 6 至 10 年级学生设计，包括变量、数据类型、条件、循环、函数和库。您还应该对数学有基本的了解。如果您对踏入机器学习世界感到兴奋，那就让我们开始吧！
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另请阅读：如何在 Julia 中开始机器学习 另请阅读：如何在 Julia 中开始机器学习 如何在 Julia 中开始机器学习我们将学到什么？
我们将学到什么？儿童机器学习：在本教程中，我们将学习如何使用名为 Scikit-learn 的 Python 库创建一个简单的机器学习模型。我们将使用 Iris 数据集，这是机器学习和统计学中流行的数据集。它包含来自三个不同物种的 150 朵鸢尾花的测量值。
在机器学习中，我们通常有一个由输入数据和输出数据组成的数据集。机器学习模型的目标是学习一个将输入数据最佳映射到输出数据的函数。然后可以使用此函数预测新的、未见过的输入数据的输出。
Scikit-learn 是一个用于机器学习的 Python 库，它带有许多内置数据集，例如 Iris 数据集，以及用于数据处理、模型创建、模型训练和评估的工具。
这是一个使用 Iris 数据集的基本机器学习程序：
以下是代码的作用：
我们首先导入必要的库。
load_iris()
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fit