🧠 机器学习概述

机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现预测与决策。主要分为三大类：

  • 监督学习（如回归、分类）
  • 无监督学习（如聚类、降维）
  • 强化学习（如博弈、控制）
机器学习流程

📊 常用算法与工具

算法类型 代表算法 工具库
监督学习 决策树 Scikit-learn
无监督学习 K-Means TensorFlow
深度学习 神经网络 PyTorch
监督学习示意图

🧰 实战项目建议

  1. 数据预处理：使用Pandas清洗数据，可视化用Matplotlib
  2. 模型训练：从逻辑回归开始，逐步尝试随机森林
  3. 调参优化：学习网格搜索与交叉验证技术
  4. 部署应用：探索Flask/Django搭建API服务
机器学习项目架构

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