📗Python-Scikit-learn 机器学习完全指南：从理论基础到算法实践Python学习本文详细介绍了机器学习的定义与发展历程（包括监督、无监督、半监督与强化学习）、所需数学与编程基础及项目开发流程，scikit-learn 库的安装方法、模块组成（分类、回归、聚类、降维、模型选择与预处理）及统一 Estimator API 设计；展示了使用内置玩具与现实世界数据集、本地 CSV 加载与训练/测试集划分，以及 DictVectorizer、CountVectorizer、TfidfVectorizer、MinMaxScaler、normalize、StandardScaler、VarianceThreshold 和 PCA 等特征工程技术的实战用法；并依次讲解了 KNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归（最小二乘、梯度下降、SGD、Mini-batch）、Lasso、Ridge 与逻辑回归等算法的原理、优缺点、sklearn API 调用及示例，同时涵盖模型评估（score、交叉验证）与超参数调优（GridSearchCV）全流程2025-8-5 Python 基础知识 机器学习
