由 dawei Python机器学习入门门槛较低，适合初学者快速上手。掌握基础语法后，可以开始接触常用库如NumPy、Pandas和Scikit-learn。
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数据预处理是机器学习的关键步骤。包括缺失值处理、数据标准化和特征编码等操作，直接影响模型效果。
选择合适的模型是实战的核心。常见的有线性回归、决策树、随机森林和SVM等，根据问题类型进行匹配。
模型训练完成后需评估性能，常用指标有准确率、精确率、召回率和F1分数。交叉验证能更可靠地衡量模型泛化能力。
超参数调优可提升模型表现，网格搜索和随机搜索是常用方法。自动化工具如Optuna能提高效率。
部署模型时要考虑性能与可扩展性，可用Flask或FastAPI构建API接口，方便集成到实际应用中。
持续学习是关键，关注最新算法和框架更新，结合项目实践不断积累经验。