Python 是进行机器学习项目的一种非常流行的编程语言。本教程将带你入门 Python 机器学习，从基础概念到实际应用。

目录

1. Python 机器学习基础

在开始学习 Python 机器学习之前，你需要了解一些基础概念，例如：

  • 数据预处理：如何清洗和准备数据以便于机器学习模型进行训练。
  • 特征工程：如何从原始数据中提取有用的特征。
  • 机器学习模型：常见的机器学习模型，如线性回归、决策树、支持向量机等。

数据预处理

2. Python 机器学习库

Python 中有许多用于机器学习的库，以下是一些常用的：

  • NumPy：用于数值计算。
  • Pandas：用于数据处理和分析。
  • Scikit-learn：用于机器学习模型的实现。
  • TensorFlow：用于深度学习。

NumPy

3. 机器学习项目实战

学习理论的同时，动手实践也非常重要。以下是一些实用的项目：

  • 房价预测：使用线性回归模型预测房价。
  • 分类问题：使用决策树或支持向量机进行分类。
  • 图像识别：使用卷积神经网络进行图像识别。

房价预测

更多实战项目

希望这个教程能帮助你入门 Python 机器学习！