🚀 Python机器学习教程指南

📚 1. 入门基础

• Python环境搭建：推荐使用Anaconda快速配置数据科学环境
• 核心库介绍：
  • NumPy：科学计算基础工具 🧮
  • Pandas：数据处理与分析 📊
  • Scikit-learn：机器学习算法库 🤖
• 开发工具：
  • Jupyter Notebook 📝
  • VS Code 💻

🛠 2. 学习路径规划

1. 第一阶段：掌握Python基础语法
   
   

   Python_基础语法
2. 第二阶段：学习机器学习核心概念
   
   

   机器学习概述
3. 第三阶段：实战项目开发
   
   

   Python_机器学习实战

🌐 3. 扩展学习资源

• Python_ML/Advanced_Tutorials：进阶内容导航 📚
• Python_ML/Projects：实战项目合集 💻
• Python_ML/Community：开发者交流社区 👥

📌 4. 学习建议

• 每日30分钟代码实践 ✅
• 参与Kaggle竞赛 🏆
• 阅读《Python机器学习》书籍 📘

机器学习流程图