欢迎来到本站的 Python 机器学习基础教程页面！在这里，我们将一起探索 Python 在机器学习领域的应用。以下是一些基础的教程和概念，帮助你入门 Python 机器学习。
1. Python 机器学习环境搭建
首先，我们需要搭建一个 Python 机器学习环境。以下是一些常用的库和工具：
- Python
- Jupyter Notebook
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Scikit-learn
你可以通过以下链接查看如何搭建 Python 机器学习环境：
2. 数据预处理
在机器学习项目中，数据预处理是非常重要的一步。以下是一些常见的数据预处理方法：
- 数据清洗
- 数据集成
- 数据转换
- 数据规约
数据预处理流程图
3. 机器学习模型
在 Python 中，我们可以使用 Scikit-learn 库来构建各种机器学习模型。以下是一些常见的模型：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
- K 最近邻
- K 均值
更多关于机器学习模型的介绍，请查看：
4. 实践案例
以下是一些使用 Python 进行机器学习的实践案例：
- 房价预测
- 疾病诊断
- 顾客细分
更多实践案例，请查看：
5. 扩展阅读
如果你对 Python 机器学习有更深入的了解需求，以下是一些推荐的学习资源：
希望这些内容能帮助你入门 Python 机器学习。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言交流。👇