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这套仓库把机器学习课程做成了 Jupyter Notebook 的形式，从 NumPy 和 pandas 起步，一路讲到数据预处理、线性模型、决策树、支持向量机、聚类和模型评估。对于更习惯通过运行代码来掌握 scikit-learn 的人来说，它比翻文档更直接，因为每一课都配有可执行的示例，并且会解释背后的原理。课程顺序是按照教学节奏安排的，新手可以顺着学完，有经验的人也能直接跳到后面某一节，比如特征选择或类别不平衡处理。内容本身和 edyoda 的讲师引导培训绑定，所以它更像课堂的配套材料，而不是一本独立的参考书。如果你的目标是扎实打好 scikit-learn 的基本功，这个以示例驱动的仓库是个很实在的起点。