Python机器学习中的函数：熟悉在Python中进行机器学习所用的函数，如scikit-learn、tensorflow等；

在Python机器学习中，有许多常用的函数和库可以帮助我们进行数据处理、模型训练和评估等任务。其中，scikit-learn和tensorflow是两个非常流行的机器学习库。

1. scikit-learn（sklearn）:

   Scikit-learn是一个用于数据挖掘和数据分析的开源机器学习库。它包含了各种常用的机器学习算法、数据预处理技术和模型评估方法。以下是一些常用函数：

   - train_test_split: 用于将数据集拆分为训练集和测试集。

   - fit: 用于拟合模型。

   - predict: 用于使用拟合的模型进行预测。

   - score: 用于评估模型性能。

   - cross_val_score: 用于交叉验证评估模型性能。

2. tensorflow（tf）:

   TensorFlow是一个由Google开发的机器学习框架。它提供了构建和训练各种机器学习模型的丰富工具集。以下是一些常用函数：

   - tf.Variable: 创建一个可训练的变量。

   - tf.constant: 创建一个不可训练的常量。

   - tf.placeholder: 创建一个占位符，用于输入数据。

   - tf.keras.datasets: 提供了一些常用的数据集，如MNIST、CIFAR-10等。

   - tf.train.Optimizer: 提供了一些常用的优化算法，如梯度下降、Adam等。

除了上述库的函数，还有其他一些常用的函数用于数据处理、特征工程等任务：

- pandas: 提供了用于数据读取、处理和分析的函数。

- numpy: 提供了用于数值计算的函数。

- matplotlib: 提供了用于数据可视化的函数。

- seaborn: 提供了用于数据可视化的高级函数。

总结起来，Python中的机器学习函数包括各种机器学习算法的拟合、预测和评估函数，以及数据处理、特征工程和可视化的函数。熟悉这些函数可以帮助我们更好地进行机器学习实验和模型开发。