在这个快速发展的技术时代，Python 机器学习已经成为了一个热门的话题。以下是一些基础的 Python 机器学习教程，帮助您开始这一领域的探索。
基础知识
- Python 环境搭建：首先，您需要安装 Python 和相关库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn。
- 数据预处理：了解如何清洗、转换和准备数据，以便用于机器学习模型。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题。
- 决策树：一种常用的分类和回归算法。
- 随机森林：基于决策树的集成学习方法。
实践案例
- 房价预测：使用线性回归预测房价。
- 垃圾邮件分类：使用逻辑回归进行垃圾邮件分类。
扩展阅读
想要深入了解 Python 机器学习，可以参考以下资源：
图片展示
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