欢迎来到「机器学习基础」课程！本课程旨在帮助你从零开始理解机器学习的核心概念与实践方法。无论你是编程初学者还是数据科学爱好者，都能在这里找到适合你的学习路径。🚀

课程简介

机器学习是人工智能的重要分支，通过数据训练模型来实现预测与决策。本课程将涵盖以下内容：

  • 基本术语与分类
  • 监督学习与无监督学习
  • 常用算法与工具
  • 实践案例与代码演示
机器学习流程图

学习目标

  1. 理解机器学习的基本原理（🎯）
  2. 掌握数据预处理与特征工程（🛠️）
  3. 学习使用Python进行模型训练（🐍）
  4. 完成至少3个实战项目（📌）

内容大纲

  1. 什么是机器学习？
    • 定义与历史
    • 与深度学习的区别
  2. 数据与模型
    • 数据集的类型
    • 模型评估指标（如准确率、F1分数）
  3. 核心算法
    • 线性回归（📈）
    • 决策树（🌳）
    • 支持向量机（📉）
机器学习术语

扩展阅读

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