Python在机器学习领域有着广泛的应用，其应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 数据预处理：使用pandas库进行数据清洗和转换，例如读取CSV文件、处理缺失值、数据标准化等。
- 特征工程：使用scikit-learn库进行特征选择和降维，例如使用SelectKBest进行特征选择，使用PCA进行降维。
- 模型训练与评估：使用scikit-learn库中的算法进行模型训练和评估，例如逻辑回归、支持向量机等。
- 深度学习：使用TensorFlow或PyTorch库构建神经网络模型，例如使用Sequential模型构建多层感知机。
Python在机器学习领域的应用非常广泛，从数据预处理到深度学习，Python都能提供强大的工具和库来支持各种机器学习任务。