1、掌握Python基础知识。
2、了解Python科学计算环境。熟悉4种工具的基础知识，因为它们在基本的【Python机器学习】中得到了很好的应用。
3、分类。分类是监督学习的主要方法之一，并且执行预测的方式涉及具有类标签的数据。
4、回归。回归类似于分类，因为它是监督学习的另一种主要形式，并且对预测分析有用。
5、聚类。聚类用于分析不包括预先标记的类的数据。使用最大化类内相似性和最小化不同类之间的相似性的概念将数据实例组合在一起。
6、更多分类。
7、合奏方法。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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Python机器学习预测数据可以通过使用Python的内置函数或第三方库来导出。例如，可以使用Pandas库的to_csv()函数将预测数据导出为CSV文件，使用NumPy库的savetxt()函数将预测数据导出为文本文件，或者使用Scikit-learn库的joblib.dump()函数将预测数据导出为二进制文件。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。而数据分析与机器学习不同，机器学习比数据分析更深一个层次，就业前景、薪资待遇也更高。
