在计算机科学领域中，机器学习是使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能的方法论。它允许计算机程序通过经验和数据来提高自身的性能，无需通过明确的编程指令来完成特定任务。《Python机器学习》一书的第一章详细地介绍了如何赋予计算机从数据中学习的能力，本章节内容涵盖了机器学习的基本概念、方法和应用，以及如何使用Python语言构建机器学习系统。
本章节指出机器学习可以分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习需要有标签的数据集，即训练数据中已经包含了正确的输入和输出对应关系。这类学习方法的目的在于预测未来的输出结果，例如垃圾邮件过滤和手写字符识别等二元分类和多元分类任务。在有监督学习中，还进一步区分了分类和回归问题。分类问题是指预测结果为离散变量的情况，而回归问题则是预测结果为连续变量的情况。
无监督学习则不依赖于标签数据，它旨在从未标记的数据中发现隐藏的结构，如聚类和探索性数据分析等。这类方法能够将信息分成有意义的群组，有助于数据压缩、可视化、减少冗余、提高算法运行速度和模型预测性能。强化学习是机器学习的一个重要分支，它侧重于如何基于环境的反馈做出决策，以最大化某种累积奖励。例如，在国际象棋游戏中的胜负结果可以被用作奖励，来训练一个智能系统。
机器学习的整个流程可以从数据的预处理开始，包括整理数据、特征抽取、特征选择、降低维度等。预处理后，机器学习模型需要通过学习来从数据中构建知识。在学习的过程中，必须进行交叉验证以评估模型的性能，并进行超参数调优。评估通常基于特定的性能标准，如分类准确度，即正确分类样本在所有分类样本中所占的百分比。模型构建完毕后，通过测试集进行预测，以检验模型在未知数据上的泛化能力。
机器学习系统构建的路线图强调了学习、评估和预测三个主要阶段。学习阶段关注模型选择和训练，评估阶段利用验证集检查模型性能，而预测阶段则是将学习到的知识应用于新的数据上，以此进行预测或分类。
在实际操作中，Python语言和其开源库扮演了重要的角色。scikit-learn是目前广泛使用的机器学习库之一，它提供了简单、高效的工具进行数据挖掘和数据分析。Python的科学计算包Anaconda则被推荐用于机器学习的开发环境，其中Numpy库是用于存储和操作多维数组的基础工具，而pandas库在Numpy之上提供了更高级的数据操作功能。Matplotlib则是一个用于数据可视化的工具库，能够帮助开发者更好地理解和分析数据。
机器学习的核心是通过构建模型从数据中提取知识，这些知识可以被用来进行预测和决策。有监督学习、无监督学习和强化学习是实现这一目标的三种主要方法。机器学习工作流程涉及数据预处理、模型训练、模型评估、参数调优和模型预测等关键步骤。Python及其相关库为机器学习提供了强大的支持，使得构建智能系统成为可能。随着人工智能技术的不断进步，机器学习在各个领域的应用变得越来越广泛，其重要性日益凸显。
