机器学习的概念：机器学习是一种统计学方法，计算机利用已有数据得出某种模 型，再利用此模型预测结果。 特点：随经验的增加，效果会变好。 简单模型举例：决策树模型 机器学习三要素：数据、算法、算力 ubuntu简单操作： 桌面点击右键 选择 Open Terminal 打开终端 pwd 打印当前在哪个目录 ls 列出当前路径下的文件和目录 mkdir 目录名 新建目录 cd 目录名 进到指定目录 python 运行 Python 解释器 使用 pwd 命令打印当前在哪个目录，打印的是绝对路径。 绝对路径：是以根目录（" / "）为起点的完整路径，以你所要到的目录为终 点。 相对路径：是你当前的目录（" . "）为起点的路径，以你所要到的目录为终 点。 使用 cd 目录名 进到指定目录，如果指定的“目录名”是 . 表示当前目录 .. 表示当前目录的上一级目录 - 表示上一次所在目录 ～ 表示当前用户的 home 目录（即刚 login 时所在的目录） 比如： cd .. 返回上级目录 cd ../.. 返回上两级目录 cd ～ 进入用户主目录 home 目录 turtle 模块 import turtle #导入 turtle 模块 t = turtle.Pen ( ) #用 turtle 模块中的 Pen 类，实例化出一个叫做 t 的对象 t.forward (像素点) #让 t 向前走多少个像素点 t.backward (像素点) #让 t 向前走多少个像素点 t.left (角度) #让 t 左转多少角度 t.right (角度) #让 t 右转多少角度 t.reset ( ) #让 t 复位 文件写操作 开：文件变量 = open（”文件路径文件名”, ”wb”） 存：pickle.dump（待写入的变量，文件变量） 关：文件变量.close（） 文件读操作 开：文件变量 = open（”文件路径文件名”, ”rb”） 取：放内容的变量 = pickle.load（文件变量） 关：文件变量.close（）