大一Python基础编程题水果分类教程：简单学习如何用Python进行水果分类.pdf
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简介：
本PDF教程适合大一学生入门学习，通过简单的Python编程题目，指导读者掌握基本的水果分类方法，轻松上手数据处理与机器学习的基础知识。
在本段落中我们将使用Python中最流行的机器学习工具scikit-learn，在Python中实现几种机器学习算法，并利用简单的数据集来训练分类器以区分不同类型的水果。文章的目标是识别最适合当前问题的机器学习算法，因此需要比较不同的算法并选择性能最佳的一个。
我们使用的数据是由爱丁堡大学的Iain Murray博士创建的一组橘子、柠檬和苹果的数据集。他记录了这些水果的一些尺寸信息，并由密歇根大学教授们进行了格式化处理。
让我们先来看一下数据集中前几行的内容：
```python
%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fruits = pd.read_table(fruit_data_with_colors.txt)
fruits.head()
```
从图中可以看到，每一条记录代表一个水果样本，并由表格中的几个特征来表示。数据集中共有59个水果和7个特征：
```python
print(fruits.shape)
```
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