欢迎来到「AI 项目」系列的机器学习教程！本教程旨在帮助你系统掌握机器学习的核心概念与实战技巧，无论你是初学者还是有经验的开发者，都能找到适合自己的学习路径。📚
🧩 学习路径规划
基础篇
- 理解监督学习与非监督学习的差异
- 掌握常用算法：线性回归、决策树、K-Means 等
- 学习数据预处理与特征工程 ✅
进阶篇
- 深入神经网络与深度学习原理 🤖
- 实战项目：手写数字识别（MNIST 数据集）
- 探索模型优化与调参技巧 🔧
实战篇
- 使用 Scikit-learn 搭建分类/回归模型
- 通过 TensorFlow 实现深度学习项目 🌐
- 部署模型到生产环境（如 Flask 服务）
📚 推荐学习资源
- 机器学习项目列表：查看更多实战案例
- 深度学习入门指南：适合进阶学习
- Python 数据分析库教程：夯实基础
🌟 项目示例
| 项目名称 | 技术栈 | 目标 |
|---|---|---|
| 房价预测 | Python/Scikit-learn | 基于特征构建回归模型 |
| 图像分类 | TensorFlow/Keras | 使用 CNN 网络识别图像 |
| 用户行为分析 | Pandas/NumPy | 数据探索与可视化 |
| 推荐系统 | Collaborative Filtering | 基于用户历史的推荐算法 |
💡 小贴士
- 定期练习小项目以巩固知识
- 参与 Kaggle 比赛提升实战能力 🌍
- 关注 机器学习前沿技术 了解最新动态
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