摘要：如今，网络上的Python机器学习资源纷繁复杂，使得刚入门的小白们眼花缭乱。究竟从哪里开始？如何进行？读完这篇文章，相信你就会有自己的答案。
我们希望借助免费、便捷的在线资源，帮助你完成从小白到大牛的蜕变。这篇文章将会回答如何选择资源、如何拓展学习以及按怎样的顺序学习等一系列问题。
来自斯坦福的 iPython笔记本概述我们的***个教程，是进行Scikit的学习。我建议在进行以下步骤之前先完成所有这些工作。scikit-learn的一般介绍，涵盖了K-均值聚类算法：An Introduction to scikit-learn一个更深入、更广泛的介绍，包括一个数据集的入门项目：Example Machine Learning Notebook一个侧重于评估scikit-learn中不同模型的介绍，涵盖训练/测试数据集拆分：Model Evaluation
