欢迎访问AI学习教程的个人资料页面！这里是关于机器学习领域知识体系的概述，包含学习路径、核心概念及进阶资源。💡
📚 学习路径导航
入门基础
- 理解监督学习与非监督学习的区别
- 掌握常见算法：线性回归、决策树、K-Means
- 学习数据预处理与特征工程技巧机器学习基础
深度学习进阶
- 神经网络结构：全连接层、卷积层、循环层
- 框架实践：TensorFlow与PyTorch对比
- 模型优化：正则化、Dropout、学习率调整深度学习
实战项目推荐
- 手写数字识别（MNIST数据集）
- 图像分类（使用CNN）
- 时序预测（LSTM应用）实战项目
🌐 本站资源
如需深入了解课程内容，可访问我们的课程总览页面 获取完整学习计划。🔗
🧠 扩展学习
神经网络
Python编程