在Ubuntu上进行机器学习,你可以按照以下步骤进行:
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
scikit-learn
、numpy
、pandas
和matplotlib
:pip3 install scikit-learn numpy pandas matplotlib
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install tensorflow-gpu
scikit-learn
创建一个简单的线性回归模型:import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建示例数据集
data = { '面积': [50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140], '价格': [150, 180, 210, 240, 270, 300, 330, 360, 390, 420] }
df = pd.DataFrame(data)
# 数据探索
plt.scatter(df['面积'], df['价格'])
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('价格')
plt.title('房屋面积与价格关系')
plt.show()
# 数据分割
X = df[['面积']]
y = df['价格']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 模型评估
plt.scatter(X_test, y_test, color='blue', label='实际值')
plt.plot(X_test, y_pred, color='red', label='预测值')
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('价格')
plt.title('线性回归预测结果')
plt.legend()
plt.show()
以上步骤涵盖了在Ubuntu上安装Python、必要的机器学习库、深度学习框架,以及创建和运行一个简单的机器学习项目的基本流程。你可以根据自己的需求进一步探索和深入学习更多的机器学习和深度学习库和工具。
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