本文是塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）所著的《Python机器学习》一书的学习笔记，所有练习代码来源于书中。
第一章 赋予机器学习数据的能力
主要讲述了以下几点：
机器学习分类：监督学习、无监督学习、强化学习。通过监督学习对未来事件进行预测，通过强化学习解决交互式问题，通过无监督学习发现数据本身潜在的结构。
步骤：数据预处理，选择模型类型并进行训练，模型检验与使用位置数据进行预测。
Python在机器学习中的应用：Numpy、SciPy、scikit-learn、matplotlab、pandas。
第二章 机器学习分类算法
主要讲述了一下几点：