我如何才能用 Python 编写一个简单的机器学习模型?

1. 确定机器学习模型的类型。
2. 选择并安装 Python 的机器学习库。
3. 准备数据。
4. 训练模型。
5. 评估模型。
6. 预测。

示例代码：

import numpy as np

# 准备数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([1, 2, 3])

# 训练模型
model = linear_model.fit(X, y)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X, y)
print("Loss:", loss)
print("Accuracy:", accuracy)

# 预测
y_pred = model.predict(X_new)
print("Predicted:", y_pred)

其他资源：

• Scikit-learn：一个用于机器学习的 Python 库。
• TensorFlow：一个用于深度学习的 Python 库。
• PyTorch：一个用于深度学习的 Python 库。
• Machine Learning Crash Course：一个免费的机器学习课程。

注意：

• 选择和安装机器学习库时，请确保您安装了与您的机器学习库兼容的版本。
• 确保数据格式正确，以便模型能够正常训练。
• 评估模型的性能，以确定其是否有效。