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Pandas库是关键。它能高效地读取和处理数据集，包括清洗、筛选和转换数据。通过实际操作，理解如何处理缺失值和异常值，提升数据质量。
AI绘图结果，仅供参考
选择合适的机器学习算法是项目成功的重要环节。从线性回归、决策树到随机森林，每种算法都有其适用场景。尝试使用Scikit-learn库实现简单模型，观察预测结果与真实数据的差异。
模型评估是不可或缺的步骤。使用准确率、精确率、召回率等指标衡量模型性能，同时通过交叉验证确保模型泛化能力。这有助于发现过拟合或欠拟合问题。
•将模型部署到实际应用中。可以使用Flask或FastAPI构建Web接口，让机器学习模型服务于更多用户。同时，记录项目过程并撰写文档，便于后续维护和分享经验。