人工智能/机器学习教程 🤖

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。常见应用场景包括：

• 图像识别 📸
• 自然语言处理 💬
• 推荐系统 🎯
• 金融风控 📊

学习路径规划 🚀

1. 基础准备

   • 数学基础：线性代数、概率统计、微积分
   • 编程语言：Python（推荐）或 R
   • 数据处理：Pandas、NumPy 等工具

2. 核心算法

   • 监督学习：线性回归、决策树、SVM
   • 无监督学习：K-Means、PCA
   • 深度学习：神经网络、卷积网络

3. 实践框架

   • TensorFlow 📚
   • PyTorch 📚
   • Scikit-learn 📚

推荐学习资源 📚

• 书籍：《机器学习基础》点击下载
• 课程：Coursera《深度学习专项课程》
• 社区：GitHub 项目仓库 查看示例

实战项目建议 🧪

• 尝试 Kaggle 数据集：点击获取
• 开发简单分类器：手写数字识别 🖋️
• 参与开源项目：查看项目列表

学习小贴士 📌

✅ 从经典算法开始，逐步深入深度学习
✅ 多动手实践，避免只看不练
✅ 关注 机器学习前沿 了解最新动态