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前言本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。为了便于跟踪和学习，本系列教程在Github上提供了jupyternotebook版本：Github仓库：https://github.com/HolyShine/Introduciton2MLwithPythonnotebook(https

本文适合有编程经验的程序员，是一篇机器学习的”Helloworld！”，没什么理论知识，在意理论准确性的人请绕道。前言人工智能无疑是近年来最火热的技术话题之一，以机器学习为代表的人工智能技术，已经慢慢渗透到我们生活的方方面面，任何事物只要沾上机器学习的边，似乎就变得高大上了。作为处于技术大潮中程序员，我们离机器学习是那么地近，却又

机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例：

在数字化浪潮的推动下，机器学习作为人工智能的核心技术之一，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。机器学习通过模拟人类的学习过程，使计算机能够从数据中提取有用信息，并做出预测或决策。本文将深入探讨机器学习的技术原理、应用领域以及面临的挑战，以展现其深