，Python做机器学习类应用。Python目前在机器学习领域（人工智能相关）的应用非常普遍，所以对于Python全栈工程师来说，掌握机器学习相关的内容也是有必要的。需要掌握的算法包括决策树、朴素贝叶斯、回归、kNN分类等，同时需要掌握基本的线性代数和概率论相关知识。
因此，如果还没有开始入门Python基础，建议先简单了解一下Python的语言逻辑与基本知识，喜欢看视频学习的可以在网上搜索有很多相关视频，觉得看视频学习时间太长的也可以搜索到很多资料，比如以下类似的项目版本学习教程：
强推，需要一定的python和机器学习的基础，里面没有理论只有实际运用，内容哪里过时了？基于python3.5的机器学习书，这本书已经走在很前面了。
如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为 Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在 Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。
好了，我们已经掌握了 Python 编程并对机器学习有了一定的了解。而在 Python 之外，还有一些常用于执行实际机器学习的开源软件库。广义上讲，有很多所谓的科学 Python 库（scientific Python libraries）可用于执行基本的机器学习任务（这方面的判断肯定有些主观性）：
步：科学计算 Python 软件包概述好了，我们已经掌握了 Python 编程并对机器学习有了一定的了解。而在 Python 之外，还有一些常用于执行实际机器学习的开源软件库。广义上讲，有很多所谓的科学 Python 库（scientific Python libraries）可用于执行基本的机器学习任务（这方面的判断肯定有些主观性）：
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