机器学习课程指南 🧠

欢迎来到机器学习课程页面！本课程将带你从基础到实践，掌握人工智能的核心技能。

课程大纲 📚

1. 入门基础

   • 什么是机器学习？
   • 监督学习与无监督学习的区别
   • 常用算法概览（如线性回归、决策树、神经网络）
   

2. 实战训练

   • 数据预处理与特征工程
   • 模型调优与评估
   • 项目案例：手写数字识别、推荐系统
   

3. 扩展学习

   • 深度学习入门
   • 机器学习在自然语言处理中的应用
   • 伦理与未来趋势
   

学习资源 📚

• 推荐书籍：《机器学习实战》
• 在线课程：Coursera 机器学习专项课程
• 工具链：Python 数据科学库指南

实践项目 🧪

完成课程后，可尝试以下项目：

• 使用 TensorFlow 构建图像分类模型
• 用 Scikit-learn 实现聚类分析
• 通过 Kaggle 数据集进行实战练习

了解更多人工智能基础，请访问[/academy/ai_introduction]。
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