Python交互命令窗口可以执行多种机器学习任务，从基本的统计计算到复杂的模型训练和评估。以下是一些可以在Python交互命令窗口中进行的机器学习任务示例：
- 基本概率计算：使用Python进行硬币投掷实验，计算出现正面的概率。
- 描述性统计：计算随机数的均值、标准差等统计量。
- 概率分布：绘制正态分布的概率密度函数。
- 中心极限定理：演示指数分布的样本均值趋向于正态分布。
- 假设检验：进行t检验比较两组数据的均值是否有显著差异。
- 置信区间计算：计算均值的置信区间。
- 线性回归：使用scikit-learn进行简单线性回归。
- 模型训练与评估：使用SVM进行分类，并计算准确度。
- 数据预处理：加载数据并进行预处理，如文本清洗和特征提取。
- 模型选择与调优：选择模型、划分数据集、训练模型、评估模型性能并进行调优。
Python交互命令窗口是一个强大的工具，可以支持从数据预处理到模型训练、评估和部署的整个过程。无论是数据科学家还是机器学习工程师，都可以利用Python交互命令窗口来高效地完成各种机器学习任务。