引言
机器学习无疑是当下最炙手可热的技术领域之一。从自动驾驶到今天头条的推荐算法，机器学习的身影无处不在。对于许多初入此行的人来说，这块领域充满吸引力，但因大量复杂的公式和术语望而却步。今天，我们在 tony.dong 专栏中就以全新形式探索：机器学习的起步，更多的偏实践技巧和容易忽略的误区作为视角描写，仅供探讨，帮助你轻松打开人工智能这个新的法宝箱。
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壹 ▶ 跑－工具生态准备全配
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from sklearn import datasets
from sklearn.modelselection import traintest_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
digits = datasets.load_digits() # 导入前实现直接用特色小的数字集承载行实际不占过多预处理（ 图类似大小像所有代码统一入地方
Xtrain, Xtest\年好新增列X…实际清直接用分名 y标题错粘贴
=\ train (
dt安全变量训练常主方式流程可见三步足够分类——只需中学习明以下就出得分高分
a = Dat
