书籍简介
《机器学习实践》是一本面向初学者与进阶者的实用指南，系统讲解了从基础算法到实际项目开发的全流程。通过大量代码示例与案例分析，帮助读者掌握机器学习的核心思想与技术应用。
核心内容
1. 基础理论
- 算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习
- 数学基础：线性代数、概率统计、优化方法
- 框架介绍：Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch
2. 实战项目
- 数据预处理技巧
- 模型训练与调参
- 项目部署与优化
推荐资源
学习建议
✅ 从简单算法入手，如线性回归与KNN
✅ 多实践，尝试复现书中案例
✅ 结合深度学习_模型扩展知识体系