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如何入门Python与机器学习
1、对于零基础学习者，以下是一些建议：从基础开始：先Python的基础语法和常用库，了解数据分析和处理的基本方法。推荐一些入门级的Python教程和书籍，如“Python编程：从入门到实践”、“流畅的Python”等。
2、深入学习核心库和框架：Python拥有丰富而强大的核心库和第三方框架，这些工具可以帮助你处理各种任务和解决实际问题。根据自己的兴趣和目标，选择学习一些常用的库和框架。例如，NumPy适用于科学计算，Pandas适用于数据分析，Django适用于web开发，TensorFlow适用于机器学习等。
3、清楚学习目标 无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python学习计划的过程。
4、使用Python进行机器学习，要掌握以下基础：掌握Python基础知识。了解Python科学计算环境。熟悉4种工具的基础知识，因为它们在基本的【Python机器学习】中得到了很好的应用。分类。分类是监督学习的主要方法之一，并且执行预测的方式涉及具有类标签的数据。回归。
5、Python面向目标 · 面向目标入门及特征· 类办法运用及特征· 访问束缚· super和self目标· 嵌套类和嵌套函数 web前端根底 · HTML+CSS· Javascript· Jquery 万丈高楼平地起，再牛逼的大神也需求打好根底，Python语言根底、面向目标编程、开发工具及前端根底等知识点。
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