由 dawei Python机器学习入门的第一步是掌握Python基础语法。熟悉变量、数据类型、循环、条件语句和函数是必要的。推荐使用Jupyter Notebook或VS Code作为开发环境，它们能提供交互式编程体验。
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接下来需要了解数据处理的基本技能。机器学习依赖于高质量的数据集，因此学会使用Pandas库进行数据清洗、筛选和转换至关重要。同时，Matplotlib和Seaborn可以帮助你可视化数据，发现潜在规律。
然后进入模型构建阶段。Scikit-learn是一个功能强大的工具库，提供了多种算法如线性回归、决策树和K近邻。通过简单的代码示例，可以快速实现模型训练与评估，例如使用train_test_split划分数据集，用accuracy_score计算准确率。
实践中常遇到过拟合或欠拟合问题，这时需要调整模型参数或引入正则化方法。交叉验证是一种有效评估模型泛化能力的技术，值得深入学习。
•部署模型也是重要环节。可将训练好的模型保存为文件，再通过Flask或FastAPI构建API接口，实现模型的在线调用。整个流程从数据准备到模型应用，逐步展开，帮助初学者建立完整认知。