环境准备

1、安装Python3

2、安装机器学习库：scikitlearn、numpy、pandas等

3、安装Jupyter Notebook或其他IDE

数据预处理

1、数据收集：从网络爬虫、API接口、数据库等获取数据

2、数据清洗：去除空值、重复值、异常值等

3、数据转换：归一化、标准化、独热编码等

4、数据划分：将数据集划分为训练集和测试集

选择模型

1、线性回归：适用于连续值预测问题

2、逻辑回归：适用于二分类问题

3、决策树：适用于分类和回归问题

4、随机森林：适用于分类和回归问题，基于决策树的集成方法

5、支持向量机：适用于分类和回归问题

6、K近邻算法：适用于分类和回归问题

7、神经网络：适用于复杂的非线性问题

训练模型

1、导入模型库

2、创建模型对象

3、拟合模型：使用训练集数据训练模型

4、调整超参数：通过交叉验证等方法寻找最优超参数

评估模型

1、预测：使用训练好的模型对测试集进行预测

2、计算评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等

3、可视化结果：绘制混淆矩阵、ROC曲线等

部署模型

1、保存模型：将训练好的模型保存到文件

2、加载模型：从文件中加载模型

3、应用模型：将新数据输入模型进行预测

案例实践

1、鸢尾花分类：使用决策树、K近邻算法等对鸢尾花数据集进行分类

2、房价预测：使用线性回归、随机森林等对房价数据集进行预测

3、文本分类：使用朴素贝叶斯、支持向量机等对新闻数据集进行分类

4、手写数字识别：使用神经网络对MNIST数据集进行识别