本文介绍使用Python进行机器学习的基本流程，涵盖数据预处理、模型选择、分类、回归、聚类、数据降维等核心环节，并推荐了Python环境下的常用工具如IPython、Pycharm、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-Learn。
• 编程语言：Python
• 交互Python解释器：IPython
• 集成Python开发环境：Pycharm
• 数据处理工具包：NumPy、SciPy、Pandas
• 数据可视化工具包：Matplotlib、Seaborn
• 机器学习工具包：Scikit-Learn
基本功能有六个部分：
分类（Classification）、
回归（Regression）、
聚类（Clustering）、
数据降维（ Dimensionality reduction ）、
模型选择（Model Selection）、
数据预处理（Preprocessing）
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