欢迎来到 Python 机器学习基础教程页面！以下是一些入门级的资源和指南，帮助您开始学习 Python 在机器学习领域的应用。
- Python 基础知识：确保您对 Python 编程有基本的了解。您可以查看我们的 Python 编程教程 来巩固基础。
Python 机器学习库
以下是几个常用的 Python 机器学习库：
NumPy：用于科学计算的基础库。
Pandas：用于数据分析的库。
Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供了许多常用的算法。
机器学习流程
- 数据收集：从各种来源收集数据。
- 数据预处理：清洗和转换数据，使其适合机器学习模型。
- 模型选择：选择合适的算法和模型。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境。
实践项目
为了更好地理解 Python 机器学习，我们可以通过以下项目来实践：
- 房价预测：使用线性回归预测房价。
- 手写数字识别：使用卷积神经网络识别手写数字。
您可以访问我们的 实践项目教程 来获取详细步骤。
希望这些资源能够帮助您开始 Python 机器学习之旅！