件事就是我学习Python是为了做数据分析，是为了解决我遇到的坑，那我是不是只需要学会可以解决那些坑的知识就够了。我现在学习Python的唯一目标就是做数据分析师，而不是去做爬虫工程师、也不是去做算法工程师。那么那些爬虫，开发，机器学习算法相关的知识，我是不是可以先不管，等我有精力了就学学爬虫玩一玩，或者是自己做个网页啥的都可以，前提是等我有精力。想通了这点以后，我瞬间觉得学习负担没那么大了。
我并没有保证说这会很快或容易，但是如果你投入了时间并完成了上面的 7 个步骤，你将在理解大量机器学习算法以及通过流行的库（包括一些在目前深度学习研究领域最前沿的库）在 Python 中实现算法方面变得很擅长。
内容介绍《Python机器学习基础教程》是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。
教程说明重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学，全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容，帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。
首先使用 Python 及其机器学习库，我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法（k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等），还研究了强大的集成技术（随机森林）和一些额外的机器学习任务（降维算法和模型验证技术）。除了一些基本的机器学习技巧，我们已经开始寻找一些有用的工具包。
