由 dawei 学习Python机器学习，可以从基础语法开始。掌握变量、循环、条件语句等基本概念后，逐步了解数据结构如列表、字典和NumPy数组。这些是处理数据的基础工具。
接下来，熟悉常用的数据分析库，如Pandas和Matplotlib。Pandas能帮助你清洗和整理数据，而Matplotlib则用于数据可视化，有助于理解数据分布和趋势。
在掌握了数据处理技能后，可以进入机器学习的核心部分。了解监督学习和无监督学习的区别，以及常见的算法如线性回归、决策树和K均值聚类。选择一个简单项目作为实践起点，比如预测房价或分类鸢尾花。
构建项目时，确保数据集清晰且适合任务需求。使用Scikit-learn等库可以快速实现模型训练和评估。注意划分训练集和测试集，以避免过拟合问题。
AI绘图结果，仅供参考
模型训练完成后，进行性能评估并调整参数以优化结果。•将模型封装为可执行的脚本或API，方便后续应用和分享成果。