什么是机器学习？

机器学习是让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策的技术。核心包括：

  • 监督学习（如线性回归、分类）
  • 无监督学习（如聚类、降维）
  • 强化学习（如游戏策略、自动驾驶）
机器学习_示意图

学习路径推荐

  1. 基础准备

    • 数学基础：线性代数、概率统计 📚
    • 编程语言：Python（推荐）或R 🐍
    • 工具选择：Jupyter Notebook、TensorFlow/Keras 🧰

  2. 实战项目

    • 搭建第一个模型：使用Scikit-learn实现鸢尾花分类 🌸
    • 数据可视化：用Matplotlib分析数据分布 📊
    • 深度学习：构建神经网络预测房价 🏠

  3. 进阶方向

    • 自然语言处理（NLP）：文本分类与情感分析 📖
    • 计算机视觉（CV）：图像识别与目标检测 📷
    • 推荐系统：协同过滤算法实践 🎯

扩展阅读

神经网络_结构

📌 提示：实践是掌握机器学习的关键，建议结合本站项目实战逐步深入。