课程概述
欢迎进入机器学习基础学习模块！本课程将带你从零开始理解核心概念，包括：
- 监督学习 📈
- 无监督学习 🌀
- 强化学习 🎮
- 模型评估 📊
通过系统化的教学，你将掌握数据预处理、特征工程、算法选择等关键技能。
核心内容详解
1. 监督学习
- 应用场景：分类（如垃圾邮件检测）、回归（如房价预测）
- 典型算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机
- 实战建议：建议从经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset）开始练习
2. 无监督学习
- 应用场景：聚类（如用户分群）、降维（如数据可视化）
- 典型算法：K-Means、PCA、DBSCAN
- 延伸学习：可探索更复杂的流形学习方法
3. 强化学习
- 核心思想：通过试错机制优化决策策略
- 应用场景：游戏AI、机器人路径规划
- 学习路径：建议配合机器学习实战项目进行实践
学习资源推荐
- 📚 《机器学习基础》配套教材（点击查看）
- 🧠 交互式学习平台：AI 学习实验室
- 📈 可视化工具推荐：Python 数据可视化教程
学习建议
✅ 每日学习目标：掌握1个算法原理 + 完成1个基础实验
✅ 常见问题：遇到困难时可访问学习问答社区
✅ 进阶路径：完成本课程后可学习机器学习进阶