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

前提：统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题：　 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据（被用作训练集），来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数

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