AI绘图结果，仅供参考
Python 是一种适合初学者的编程语言，它的语法简洁，功能强大，非常适合用来学习机器学习。对于零基础的人来说，可以从安装 Python 和相关工具开始。
安装完 Python 后，建议使用 Jupyter Notebook 或 VS Code 这类开发环境，它们能帮助你更直观地编写和运行代码。同时，安装一些常用的库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn，这些是进行机器学习的基础工具。
机器学习的核心是数据。你可以从简单的数据集入手，比如鸢尾花数据集或波士顿房价数据集。通过加载数据、查看数据结构、进行简单分析，逐步理解数据的特征和规律。
接下来可以尝试构建一个简单的模型，比如线性回归或分类模型。使用 Scikit-learn 提供的函数，可以快速实现模型训练和预测。过程中要注意数据的预处理，例如标准化或缺失值处理。
模型训练完成后，需要评估其性能。常见的评估指标包括准确率、均方误差等。通过不断调整参数和优化模型，可以提升预测效果。
学习过程中遇到问题时，可以查阅官方文档或参考在线教程。多动手实践，尝试不同的项目，是提高技能的关键。