机器学习基础课程 🧠

欢迎来到 ABC计算论坛 的机器学习基础课程！这里是数据科学爱好者的起点，也是通往AI世界的必经之路。🚀

课程简介 📘

本课程将带你从零开始理解机器学习的核心概念，涵盖以下内容：

• 监督学习（如线性回归、决策树）
• 无监督学习（如聚类、降维）
• 深度学习基础（神经网络入门）
• 模型评估与优化技巧

学习目标 🎯

• 掌握机器学习的基本原理与应用场景
• 熟悉常见算法的数学基础与实现逻辑
• 学会使用Python进行简单建模与实验
• 理解数据预处理与特征工程的重要性

课程大纲 📚

1. 入门篇

   • 什么是机器学习？🧠
   • 机器学习 vs 深度学习 🔄
   • 开发环境搭建 🛠️

2. 核心篇

   • 线性回归模型 📈
   • 基于树的算法 🌳
   • 支持向量机（SVM） 📊
   • 聚类与降维技术 🌀

3. 实战篇

   • 使用Scikit-learn进行建模 🧪
   • 模型评估指标（如准确率、F1值） ✅
   • 超参数调优技巧 ⚙️

扩展阅读 🌐

想要深入学习？可以访问我们的高级机器学习课程了解更复杂的算法与应用。📚