1、Python 机器学习入门：原理、实践与应用

Python 机器学习入门：原理、实践与应用

1. 机器学习概述

机器学习致力于构建智能机器，将数据转化为知识。其主要分为三种类型：
- 监督学习 ：利用已知标签的数据进行训练，以预测未来数据的标签或值。
- 分类 ：预测离散的类别标签，例如判断邮件是否为垃圾邮件。
- 回归 ：预测连续的数值，如预测房价。
- 强化学习 ：通过智能体与环境的交互，以最大化累积奖励为目标，解决交互式问题，如训练机器人完成特定任务。
- 无监督学习 ：在无标签的数据中发现隐藏的结构。
- 聚类 ：将数据划分为不同的子组，如客户细分。
- 降维 ：对数据进行压缩，减少特征维度，同时保留重要信息。

2. 机器学习基本术语和符号

在机器学习中，有一些常用的术语和符号：
- 样本 ：数据集中的一个实例。
- 特征 ：描述样本的属性。
- 标签 ：样本对应的类别或数值。
- 模型 ：用于进行预测的函数。

3. 构建机器学习系统的路线图

构建机器学习系统通常遵循以下步骤：

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