欢迎来到「机器学习基础」实践项目！本项目旨在通过实际操作帮助你掌握机器学习的核心概念与应用。以下是项目概览：

项目目标 🎯

  • 理解机器学习基础理论
  • 完成数据预处理与特征工程实践
  • 实现简单的监督学习模型（如线性回归、分类算法）
  • 掌握模型评估与调优技巧

开始前准备 🛠

  1. 确保已安装Python环境（推荐3.8+）
  2. 安装必要的库： 
    pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
  3. 了解基础Python编程知识
  4. 熟悉Jupyter Notebook或Python脚本编辑器

项目结构 📁

/community/abc_compute_forum/courses/ml_basics/practical_projects/project1
├── data/                # 数据集存放目录  
├── notebooks/          # Jupyter Notebook文件  
├── scripts/            # Python脚本文件  
└── README.md           # 项目说明文档

扩展学习 🔍

如需深入理解机器学习概念，可访问：
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这里包含课程大纲、核心理论讲解及更多实践项目资源 📘

ml_basics
*图：机器学习基础核心概念示意图*

项目资源 📚

通过完成本项目，你将获得宝贵的实践经验！🎉
如遇到问题，请参考：常见问题解答