欢迎来到我们的社区，这里汇集了丰富的 Python 机器学习教程。以下是一些精选教程，帮助你快速入门和提升。
教程列表
Python 机器学习基础
首先，你需要了解一些基础的 Python 编程知识。以下是一些推荐的资源：
- [Python 基础教程](/community/tutorials/python basics)
- NumPy 教程
使用 Scikit-learn 进行分类
Scikit-learn 是一个强大的机器学习库，提供了丰富的算法和工具。以下是一个简单的分类示例：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier()
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = knn.predict(X_test)
# 评估模型
print("Accuracy:", knn.score(X_test, y_test))
深度学习入门
深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络来学习数据。以下是一些推荐的深度学习教程：
深度学习
希望这些教程能帮助你更好地了解 Python 机器学习。如果你有任何问题，欢迎在社区中提问。