入門機器學習的第一個程式！（python版）
一. 前言
前兩天看到了網上一個叫做機器學習中的hello world的入門視訊。覺得非常有意思，也進一步對機器學習有了感性認識，覺得非常適合我們瞭解和認識機器學習這一當前的熱門領域。這篇文章是對它的大概描述。
本次實驗使用的是python語言以及Scikit-learn庫，實驗環境使用的是Linux下的iPython。
（關於下載和安裝在這裡就不贅述了，百度上有詳細的教程）
本次實驗使用的是python語言以及Scikit-learn庫，實驗環境使用的是Linux下的iPython。（關於下載和安裝在這裡就不贅述了，百度上有詳細的教程）
二. 一起動手吧！
首先將新增sklearn庫中的決策樹tree
接著引入一些模型特徵，我這裡使用認的身高和是否有鬍子來作為特徵（features），而性別來作為標籤(labels)。建立如下：
(tips:資料量越大，模型越好，那麼結果就會越精確，這裡只引入3男3女的特徵來做個示範)
程式碼如下：
有了資料模型之後，接下來的活就只需要交給機器去做就行了。
首先建立一個決策樹物件clf。
接下來將這一句將資料交給決策去去判斷！
上面就是所有需要做的準備，接下來就可以使用clf來進行判定啦。
假設此時有一個身高158的沒有鬍子的人，那麼機器會判斷TA是男人還是女人呢？
顯然，此時機器人判定這是一個女人‘female’。
再試一次，這次是一個172有鬍子的人
這一次機器判定為男性~
大家可以嘗試著自己寫一下其他象徵意義的程式，輸入的訓練資料越大，那麼輸出正確的可能性就越大~
作者是機器學習的入門學習者。歡迎大家指出錯誤，相互交流~
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