使用Python进行机器学习：从基础到实战

机器学习是人工智能的一个重要分支，近年来得到了广泛的应用。Python作为一种高效、易用的编程语言，已经成为机器学习领域的首选工具。本文将介绍Python在机器学习中的应用，涵盖基础知识、常用库以及一个完整的实战项目，帮助读者从基础入门到实际应用。

目录

1. 机器学习概述
2. Python中的机器学习库
   • NumPy
   • pandas
   • Scikit-learn
   • TensorFlow
   • Keras
3. 数据预处理
   • 数据清洗
   • 特征工程
   • 数据标准化
4. 机器学习模型
   • 监督学习
     • 线性回归
     • 逻辑回归
     • 决策树
     • 支持向量机
   • 无监督学习
     • K均值聚类
     • 主成分分析
5. 模型评估与优化
   • 交叉验证
   • 超参数调优
6. 实战项目：房价预测
7. 总结

1. 机器学习概述

机器学习是一种通过数据训练模型并进行预测的技术。它包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。本文主要介绍监督学习和无监督学习。

2. Python中的机器学习库

Python拥有丰富的机器学习库，这些库提供了强大的工具和简洁的接口，使得机器学习任务变得更加容易和高效。

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