scikit-learn教程：机器学习入门 📚

欢迎来到scikit-learn教程页面！本教程将带你了解如何使用Python进行机器学习实践。通过本课程，你将掌握数据预处理、模型训练、评估与优化等核心技能。

课程亮点 ✨

• 零基础友好：无需编程经验，从安装开始逐步引导
• 实战案例：包含分类、回归、聚类等经典算法演示
• 可视化教学：通过图表直观展示模型效果
• 中文社区支持：可访问 机器学习进阶课程 深入学习

开始学习 🚀

1. 安装scikit-learn

   pip install scikit-learn
   

2. 导入核心库

   import numpy as np
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   

3. 探索数据集 使用 [鸢尾花数据集](https://cloud-image.ullrai.com/q/鸢尾花数据集/) 进行分类实验

扩展阅读 📚

• 机器学习基础概念
• scikit-learn官方文档
• Python数据分析教程

互动实践 💡

尝试使用以下代码进行线性回归实验：

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
# 示例数据  
X = np.array([[1], [2], [3]]).reshape(-1,1)  
y = np.array([1, 2, 3])  
model = LinearRegression().fit(X, y)  
print("系数:", model.coef_)  

祝你学习愉快！如有疑问，请访问 社区论坛 获取帮助 🌟