23、Python 数据科学入门

Python 数据科学入门

1. 引言

近年来，Python 在数据科学领域广受欢迎。其高效且易读的语法使其成为科学研究的理想选择，同时也适用于生产环境，能轻松将研究项目部署到为用户带来价值的实际应用中。随着对 Python 的兴趣日益浓厚，许多专业的 Python 库应运而生，成为行业标准。本文将先介绍机器学习的基本概念，再深入探讨数据科学家日常使用的 Python 库。

主要涵盖以下主题：
- 理解机器学习的基本概念
- 创建和操作 NumPy 数组与 pandas 数据集
- 使用 scikit-learn 训练和评估机器学习模型

2. 技术要求

需要一个 Python 虚拟环境，所有代码示例可在 GitHub 仓库 中找到。

3. 什么是机器学习

机器学习（ML）常被视为人工智能的一个子领域。尽管这种分类存在争议，但近年来，由于其广泛且显著的应用领域，如垃圾邮件过滤器、自然语言处理和图像生成，ML 受到了广泛关注。

ML 是一个利用现有数据构建数学模型的领域，使机器能够自行理解数据。从某种意义上说，机器在“学习”，因为开发者无需编写逐步执行的算法来解决问题，这对于复杂任务来说是不可能的。一旦模型在现有数据上“训练”完成，就可以用于预测新数据或理解新的观察结果。

例如垃圾邮件