机器学习实践教程 🧠

简介

机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型来完成预测或决策任务。以下是入门实践的关键步骤：

1. 数据收集

   • 使用公开数据集（如UCI Machine Learning Repository）
   • 示例：房价预测 → 房价数据集

2. 数据预处理

   • 清洗缺失值（如 NaN 处理）
   • 特征标准化（如 Min-Max 或 Z-Score）
   • 📊 图表展示：数据预处理流程

3. 模型选择与训练

   • 监督学习：线性回归、决策树、随机森林
   • 无监督学习：K-Means、PCA
   • 📚 深入学习：监督学习详解

4. 模型评估

   • 使用交叉验证（Cross-Validation）
   • 指标：准确率（Accuracy）、F1-Score、AUC-ROC
   • 📈 可视化：评估指标对比

实践案例

• 图像分类：使用 TensorFlow/Keras 框架
• 自然语言处理：文本情感分析
• 推荐系统：协同过滤算法

扩展阅读

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