Python交互命令窗口可以執行多種機器學習任務，從基本的統計計算到復雜的模型訓練和評估。以下是一些可以在Python交互命令窗口中進行的機器學習任務示例：
- 基本概率計算：使用Python進行硬幣投擲實驗，計算出現正面的概率。
- 描述性統計：計算隨機數的均值、標準差等統計量。
- 概率分布：繪制正態分布的概率密度函數。
- 中心極限定理：演示指數分布的樣本均值趨向于正態分布。
- 假設檢驗：進行t檢驗比較兩組數據的均值是否有顯著差異。
- 置信區間計算：計算均值的置信區間。
- 線性回歸：使用scikit-learn進行簡單線性回歸。
- 模型訓練與評估：使用SVM進行分類，并計算準確度。
- 數據預處理：加載數據并進行預處理，如文本清洗和特征提取。
- 模型選擇與調優：選擇模型、劃分數據集、訓練模型、評估模型性能并進行調優。
Python交互命令窗口是一個強大的工具，可以支持從數據預處理到模型訓練、評估和部署的整個過程。無論是數據科學家還是機器學習工程師，都可以利用Python交互命令窗口來高效地完成各種機器學習任務。
