在本章中，您将详细了解机器学习中Python的概念.
机器学习中的Python
Python具有库这使开发人员能够使用优化的算法.它实现了流行的机器学习技术，如推荐，分类和聚类.因此，在进一步推进之前，有必要对机器学习进行简要介绍.
什么是机器学习？
数据科学，机器学习人工智能是当今科技界的一些热门话题.数据挖掘和贝叶斯分析是趋势，这增加了对机器学习的需求.本教程是您进入机器学习世界的过程.
机器学习是一门专门针对系统编程的学科，旨在让他们自动学习和改进经验.在这里，学习意味着识别和理解输入数据并根据提供的数据做出明智的决定.基于所有可能的输入来考虑所有决策是非常困难的.为了解决这个问题，我们开发了一些算法，通过运用统计科学，概率，逻辑，数学优化，强化学习和控制理论等原理，从特定数据和过去的经验中构建知识.
机器学习算法的应用
开发的机器学习算法用于各种应用，例如 :
视觉处理
语言处理
预测股票市场趋势，天气等事项
模式认可
游戏
数据挖掘
专家系统
机器人技术
机器学习中涉及的步骤
机器学习项目涉及以下步骤 :
定义问题
准备数据
评估算法
改善结果
演示结果
开始使用Python进行机器学习的最佳方法是端到端地完成项目并涵盖关键步骤比如加载数据，汇总数据，评估算法和做出一些预测.这为您提供了一种可复制的方法，可以在数据集之后使用数据集.您还可以添加更多数据并改进结果.