1. 书籍推荐 📖
《机器学习实战》
一本适合入门的实践手册，涵盖数据预处理、模型训练与评估等核心流程。《Python机器学习》
通过代码示例讲解算法实现，适合编程爱好者。《机器学习基础》
系统梳理数学原理与工程实践的结合点。
2. 实践建议 ✅
数据准备
使用Pandas进行数据清洗，确保数据质量。模型训练
从Scikit-learn开始，逐步过渡到深度学习框架。持续优化
通过交叉验证与超参数调优提升模型性能。
3. 扩展阅读 🔍
- 想深入了解算法原理？请访问 /ai_books/machine_learning_theory
- 需要实战项目代码？可查看 /ai_books/machine_learning_tutorial