课程简介
机器学习是人工智能的核心领域之一，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。本课程将带你从零开始掌握基础概念与实战技巧，适合对AI感兴趣的初学者。
学习目标
- 理解监督学习、无监督学习与强化学习的基本区别
- 掌握数据预处理、模型训练与评估的核心流程
- 通过Python实现经典算法（如线性回归、KNN）
- 完成实际项目：房价预测与手写数字识别
课程大纲
基础概念
- 什么是机器学习？
- 机器学习的三大类型 📊
- 本课程的工具链（Python + Scikit-learn）
核心算法
- 线性回归（Linear_Regression）
- 决策树（Decision_Tree）
- 支持向量机（Support_Vector_Machine）
实战项目
- 房价预测实战 🏠
- 手写数字识别（MNIST数据集） 🖋️
学习资源
- 点击了解更多机器学习进阶内容
- 推荐书籍：《机器学习基础》（作者：周志华）
- 工具链接：Python官方文档
常见问题
- Q: 课程需要什么基础？
A: 基础的Python编程知识即可，我们会从零讲解！ - Q: 会涉及数学推导吗？
A: 会穿插数学概念，但重点放在应用与实践上 💡
祝你学习愉快！🚀 如需进一步探索，可前往机器学习实战项目专区获取更多资源。