由 dawei Python是机器学习领域最常用的编程语言之一，因其简洁的语法和丰富的库支持，成为初学者快速入门的首选。
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要开始机器学习，首先需要安装Python环境。推荐使用Anaconda，它集成了Python和大量科学计算库，方便管理和安装依赖。
常用的机器学习库包括NumPy、Pandas、Scikit-learn和Matplotlib。NumPy用于数值计算，Pandas处理数据，Scikit-learn提供各种算法，Matplotlib用于数据可视化。
数据预处理是机器学习的关键步骤。需要清洗数据、处理缺失值、标准化或归一化特征，确保数据质量直接影响模型效果。
选择合适的模型是核心任务。常见的有线性回归、决策树、随机森林和K近邻等。根据问题类型（分类或回归）选择对应算法。
训练模型后，需评估其性能。常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数。交叉验证能更可靠地评估模型泛化能力。
•将训练好的模型部署到实际应用中，如Web服务或移动应用，实现从理论到实践的转化。