Python/机器学习/Tutorial/Introduction

欢迎来到 Python 机器学习入门指南 🚀

什么是机器学习？🧠

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型来实现预测与决策。Python 作为主流编程语言，凭借其丰富的库（如 Scikit-learn、TensorFlow）和简洁的语法，成为机器学习开发的首选工具。

学习路径 📚

1. 基础准备

   • 掌握 Python 基础语法（Python 入门教程）
   • 学习数据处理与可视化（推荐使用 Pandas 和 Matplotlib）
   • 理解数学基础（线性代数、概率统计）

2. 核心概念

   • 监督学习 vs 无监督学习
   • 模型评估与调优
   • 常见算法分类（决策树、神经网络、支持向量机等）

3. 实践项目

   • 从简单回归模型开始
   • 尝试分类任务（如手写数字识别）
   • 进阶：构建推荐系统或自然语言处理模型

必备工具 🛠

• Jupyter Notebook：交互式编程环境
• Scikit-learn：经典机器学习库
• TensorFlow/PyTorch：深度学习框架（深度学习教程）

推荐资源 📚

• 机器学习实战案例库
• 书籍：《Python机器学习》 by Sebastian Raschka
• 在线课程：Coursera 的 "机器学习" 专项课程（扩展阅读）

小贴士 💡

• 初学者建议从 Kaggle 数据集开始练习
• 定期参与开源项目提升实战能力
• 加入社区（如 Python 机器学习论坛）获取帮助

[点击进入机器学习进阶教程](/Python/机器学习/AdvancedTutorial)