欢迎来到本站的 Python 机器学习基础教程页面！这里我们将介绍一些基础的机器学习概念和 Python 相关的库。
1. 机器学习简介
机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它广泛应用于推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域。
2. Python 机器学习库
以下是一些常用的 Python 机器学习库：
- Scikit-learn: 适用于各种机器学习任务的库，包括分类、回归、聚类等。
- TensorFlow: Google 开发的开源机器学习框架，适用于深度学习。
- PyTorch: Facebook 开发的开源机器学习库，同样适用于深度学习。
3. 机器学习流程
机器学习的一般流程包括以下步骤：
- 数据收集与预处理
- 特征选择与提取
- 模型选择与训练
- 模型评估与优化
- 模型部署与应用
4. 学习资源
以下是一些推荐的在线学习资源：
机器学习流程图
5. 下一步
如果你对 Python 机器学习感兴趣，可以继续阅读我们的其他教程，或者访问我们的 机器学习社区。
希望这些内容能帮助你更好地了解 Python 机器学习基础！