机器学习科普：从《周志华机器学习》PDF到代码实践
机器学习是一门研究如何使计算机能够自动地进行学习的学科。而《周志华机器学习》则是这个领域中的经典教材之一，它系统地介绍了机器学习的基本概念、算法和应用。本文将以《周志华机器学习》为基础，通过代码示例来解释其中的关键概念。
1. 监督学习与无监督学习
监督学习是机器学习中最常见的一种学习方式，它通过给定的训练样本和对应的标签，学习出一个模型来预测新的输入样本的标签。而无监督学习则是在没有标签的情况下，从数据中学习出数据的内在结构和特征。
下面是一个简单的监督学习示例，使用Python的scikit-learn库来构建一个线性回归模型：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 定义训练样本
X_train = [[1], [2], [3], [4]]
y_train = [3, 4, 5, 6]
# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测新样本
X_test = [[5]]
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出 [7.]
2. 决策树与集成学习
决策树是一种基本的机器学习算法，它通过对训练样本进行递归划分，构建一个树形结构来进行分类或回归。而集成学习则是通过结合多个弱学习器的预测结果来得到更准确的预测结果。
下面是一个简单的决策树分类示例，使用Python的scikit-learn库来构建一个决策树模型：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 定义训练样本
X_train = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
y_train = [0, 0, 1, 1]
# 初始化决策树分类器
model = DecisionTreeClassifier()
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测新样本
X_test = [[5, 6]]
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出 [1]
3. 聚类算法与降维算法
聚类算法是一种无监督学习的方法，它通过将相似的样本归为一类，将不相似的样本分开来，从而发现数据的内在结构。降维算法则是将高维数据映射到低维空间，以便更好地理解和可视化数据。
下面是一个简单的K均值聚类示例，使用Python的scikit-learn库来进行聚类：
from sklearn.cluster import KMeans
# 定义训练样本
X_train = [[1], [2], [3], [4]]
# 初始化K均值聚类器
model = KMeans(n_clusters=2)
# 拟合模型
model.fit(X_train)
# 预测新样本
X_test = [[5]]
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred) # 输出 [1]
4. 关系图示例
下面是一个使用mermaid语法标识的实体关系图示例：
erDiagram
CUSTOMER }|..|{ ORDER : places
CUSTOMER ||--o{ DELIVERY-ADDRESS : uses
CUSTOMER }|--|{ PRODUCT : likes
ORDER ||--|{ PRODUCT : contains
PRODUCT ||--o{ CATEGORY : belongs to
通过以上代码示例，我们简要地介绍了《周志华机器学习》中的一些核心概念，并通过代码
