利用机器学习技术识别最佳权重

下面是一个使用机器学习技术（线性回归）来识别最佳权重的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 训练数据
X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])  # 特征向量
y_train = np.array([3, 4, 5, 6])  # 目标值

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 输出模型的权重和截距
print("权重: ", model.coef_)  # 输出特征向量的权重
print("截距: ", model.intercept_)  # 输出截距

在上面的代码中，我们使用sklearn库中的LinearRegression线性回归模型来训练并拟合数据。我们将特征向量存储在X_train中，将目标值存储在y_train中。然后，我们使用fit方法来训练模型。

最后，我们可以使用coef_属性获得特征向量的权重，使用intercept_属性获得截距。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，利用机器学习技术识别最佳权重的问题可能更加复杂，需要更多的数据和更复杂的模型来实现更准确的结果。