关于“Python机器学习入门(一)序章”的攻略，可以分为以下几个部分：

一、标题和目录结构

在markdown中，通过“#”符号来表示文章的标题层次结构，一级标题为一个“#”，二级标题为两个“#”，以此类推。

通过一个清晰的目录结构，让读者更加容易地浏览文章。

在本文的序章中，标题和目录结构如下：

Python机器学习入门(一)序章

一、引言

1.1 机器学习的定义

1.2 Python与机器学习

二、学习准备

2.1 Python基础知识

2.2 数学基础知识

2.3 环境搭建

三、总结

二、引言

在文章的引言部分，通常从一些简单的问题切入，引出文章的主题。

在本文的引言部分，主要讲了机器学习的定义，介绍了Python与机器学习的关系。

三、学习准备

在这一部分中，作者详细讲解了在学习机器学习之前需要掌握的内容，包括Python基础知识、数学基础知识和环境搭建。

作者举了两个示例来说明环境搭建的具体步骤，分别是Anaconda环境的搭建和Jupyter Notebook的安装与使用。

# 安装Anaconda
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

# 安装Jupyter Notebook
conda install jupyter

# 启动jupyter notebook
jupyter notebook

在示例中，作者详细讲解了如何在Linux系统中安装Anaconda，以及如何在安装好的环境中通过conda安装Jupyter Notebook，并启动Jupyter Notebook。

通过这样的例子，读者可以更加清晰地了解环境搭建的具体步骤，以及如何在安装好的环境中进行开发。

四、总结

在本文的结尾，作者通过总结的方式再次强调了学习机器学习需要掌握的基础知识，以及对机器学习的定义和Python与机器学习的关系进行了总结。

以上就是本文的完整攻略。