PYTHON机器学习

### Python在机器学习中的应用

Python成为机器学习首选语言的原因在于其丰富的工具库和框架支持[^1]。这些资源极大地简化了从数据预处理到模型部署的过程。

#### 常见的机器学习库与框架

Scikit-learn是一个广泛使用的传统机器学习算法库，提供了简单有效的数据挖掘和数据分析工具。对于更复杂的神经网络建模需求，TensorFlow和PyTorch则是两个主流的选择，它们不仅能够构建高效的深度学习架构，还具备良好的社区支持和文档资料[^2]。

#### 学习路径建议

针对不同层次的学习者，存在多种途径来掌握Python下的机器学习技术：

- **初学者**可以从基础的概念入手，通过在线课程或书籍逐步深入理解监督学习、无监督学习等核心理论；
- 对于有一定经验的人来说，参与实际项目实践或是阅读开源项目的源码都是很好的提升方式；而对于那些希望进一步探索前沿研究方向的人士来说，关注最新的论文和技术博客不失为明智之举。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print(iris.data.shape, iris.target.shape)

此代码片段展示了如何使用`scikit-learn`加载经典鸢尾花分类问题的数据集并打印其维度信息。