学习路径概览
基础理论
- 理解监督学习与非监督学习的区别 📚
- 掌握常用算法：线性回归、决策树、神经网络 🧠
- 学习数据预处理与特征工程 🔧
实践工具
- 使用Python的Scikit-learn库进行建模 🐍
- 通过TensorFlow/Keras构建深度学习模型 🧠
- 探索Jupyter Notebook实操环境 📝
进阶方向
- 研究强化学习与自然语言处理 🤖
- 参与Kaggle竞赛提升实战能力 🏆
- 阅读《机器学习实战》扩展知识 📖
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学习建议
- 循序渐进：从数学基础（如线性代数、概率）开始打牢根基 📈
- 项目驱动：通过实际案例（如手写数字识别）加深理解 🖨️
- 社区互动：加入AI学习社群交流经验 👥