课程概述 📚

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。本课程将带你掌握以下内容：

  • 基本概念与数学基础 📈
  • 监督学习与无监督学习 🔄
  • 常用算法原理（如决策树、SVM） 🧩
  • 模型评估与调优技巧 📊

核心知识点 🔍

1. 数据预处理 📁

  • 处理缺失值 ⚙️
  • 特征标准化/归一化 📐
  • 数据集划分（训练集/测试集） 📖

2. 算法分类 📌

类型 特点 应用场景
监督学习 有标签数据 分类、回归
无监督学习 无标签数据 聚类、降维
强化学习 通过奖励机制 游戏AI、机器人控制

3. 工具链 🛠️

  • Python编程环境 🐍
  • Scikit-learn库 📦
  • Jupyter Notebook开发环境 📌

学习路径 🚀

  1. 先掌握Python基础语法
  2. 学习数学基础：线性代数与概率
  3. 实践机器学习项目案例
  4. 深入深度学习进阶

实践建议 🧪

机器学习基础
监督学习
无监督学习