摘要：如今，网上的Python机器学习资源琳琅满目，纷繁复杂，让初学者眼花缭乱。你究竟从哪里开始？如何进行？看完这篇文章，相信你会有自己的答案。我们希望借助免费便捷的网络资源，帮助您完成从小白到大牛的转变。本文将回答如何选择资源、如何拓展学习、按什么顺序学习等一系列问题。斯坦福的iPython笔记本概述了我们的第一个教程Scikit-learn。我建议在继续执行以下步骤之前完成所有这些操作。对scikit-learn的一般介绍，涵盖K-means聚类算法：对scikit-learn的介绍更深入、更广泛的介绍，包括数据集的介绍性项目：ExampleMachineLearningNotebook专注于评估scikit-learn中不同模型的介绍，涵盖训练/测试数据集拆分：模型评估
