近年来，机器学习成为了一个非常热门的研究领域。然而，许多人认为要在这个领域取得成就，必须拥有研究生学历。但实际上，对于那些想要自学的人来说，入门也并非难事。

接下来的文章将向大家介绍如何开始学习机器学习，并提供一些实际应用的方法。

文章结构

1. 什么是sklearn
2. sklearn与TensorFlow的优势比较
3. 机器学习的不同方式
4. 机器学习的应用范围

什么是sklearn

Scikit-learn，通常简称sklearn，是Python中广泛使用的机器学习库之一。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib的基础上，提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具。更重要的是，它是完全开源的，基于BSD许可证，可以用于商业用途。这为用户提供了无限的可能性。

sklearn与TensorFlow的优势比较

当前，TensorFlow在社区中的热度较高，很多人会问为什么不用TensorFlow，这两个库有什么区别？我们可以从以下几个方面进行比较：

1. 功能定位：sklearn主要定位于通用的机器学习库，而TensorFlow则侧重于深度学习。
2. 特征工程：sklearn提供了诸如降维和特征选择等功能，但这并不意味着TensorFlow在这方面较弱。传统机器学习中，sklearn需要用户手动处理数据，例如特征选择、降维和数据格式转换。而TensorFlow则能在数据训练过程中自动提取有效特征，减少了人工干预。
3. 易用性和封装程度：sklearn在这方面更为友好，很多用户对此深有体会。
4. 项目规模：sklearn更适合中小型项目，尤其是数据量不大的情况。这种情况下，用户需要手动处理数据并选择合适的模型，这些计算通常在CPU上即可完成。相比之下，TensorFlow更适用于大型数据集，通常需要GPU加速。目前许多公司的数据量并不大，因此在选择库时可以参考这一点。

机器学习的不同方式

针对sklearn来说，常用的机器学习方法包括数据预处理、分类、回归、无监督分类（聚类）、模型选择和数据降维。

机器学习的应用范围

目前，sklearn主要用于四种类型的算法：聚类、分类、回归和降维。

• 聚类：这是一种无监督学习方法，例如，当你有一堆数据但没有明确的标签（如性别）时，你可以使用聚类算法将数据分为不同的类别，并标记这些类别。

• 分类/回归：这是监督学习方法，例如，你已经将数据分为不同的类别（如性别），此时你只需要根据新数据的特征将其分类。

• 降维：降维并不是简单地挑选几个特征，而是将大量特征压缩成少量关键特征。这样可以保留最重要的特征，同时简化数据处理过程。

通过以上内容，我们希望帮助大家更好地理解和掌握机器学习的基本概念和应用方法。在下一章节中，我们将进一步探讨如何开发一个实际的机器学习应用程序。