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1、掌握sklearn的基本用法
2、掌握线性回归的原理，并进行实践操作
3、理解监督学习经典算法、如K-近邻算法
4、理解非监督学习经典算法机器学习的利器——skle… sklearn与经典机器学习算法 机器学习的利器——sklearn机器学习的7个流程：sklearn的功能主要分为六大部分： 目标：
1、掌握sklearn的基本用法
2、掌握线性回归的原理，并进行实践操作
3、理解监督学习经典算法、如K-近邻算法
4、理解非监督学习经典算法机器学习的利器——sklearn
机器学习的7个流程：
1、数据处理 2、分割数据 3、训练模型 4、验证模型 5、测试模型 6、使用模型 7、调优模型 数据处理：从磁盘中读取数据，并对数据进行预处理（如归一化、标准化、正则化、属性缩放、特征编码、插补缺失值、生成多项式特征等。分割数据：将数据随机分割成三组：训练集、验证集（有时为可选项）、测试集训练模型：针对选取好的特征，使用训练数据来构建模型，即拟合数据，寻找最优的模型参数。
（这里的拟合数据，主要是指使用各种机器学习
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