摘要：如今，網(wǎng)絡(luò)上的Python機器學(xué)習(xí)資源紛繁復(fù)雜，使得剛?cè)腴T的小白們眼花繚亂。究竟從哪里開始？如何進行？讀完這篇文章，相信你就會有自己的答案。

我們希望借助免費、便捷的在線資源，幫助你完成從小白到大牛的蛻變。這篇文章將會回答如何選擇資源、如何拓展學(xué)習(xí)以及按怎樣的順序?qū)W習(xí)等一系列問題。

來自斯坦福的 iPython筆記本概述我們的***個教程，是進行Scikit的學(xué)習(xí)。我建議在進行以下步驟之前先完成所有這些工作。scikit-learn的一般介紹，涵蓋了K-均值聚類算法：An Introduction to scikit-learn一個更深入、更廣泛的介紹，包括一個數(shù)據(jù)集的入門項目：Example Machine Learning Notebook一個側(cè)重于評估scikit-learn中不同模型的介紹，涵蓋訓(xùn)練/測試數(shù)據(jù)集拆分：Model Evaluation