机器学习基础教程：从零开始掌握核心概念🎉

欢迎来到「ABC计算论坛」的机器学习入门课程！本教程将带你逐步了解机器学习的基本原理和实践方法。📚

📌 课程简介

机器学习是人工智能的核心领域之一，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。🔍
在这里，我们将覆盖以下主题：

• 监督学习与无监督学习
• 常用算法（如线性回归、决策树）
• 模型评估与优化技巧

📌 本教程适合初学者，建议先阅读 /course/ml_basics/intro 了解课程结构。

🧠 学习目标

完成本课程后，你将能够：

1. 理解机器学习的基本概念和分类
2. 实现简单的回归和分类模型
3. 使用 Python 进行数据预处理与可视化
4. 掌握交叉验证和过拟合的应对方法

📚 教程大纲

1. 机器学习入门
2. 数据预处理实战
3. 模型训练与评估
4. 深度学习基础

🛠 实践建议

• 使用 Jupyter Notebook 搭建实验环境
• 尝试用 📊 图表展示模型训练过程
• 参考 开源项目 深入理解代码实现

📌 注意：所有示例代码均使用 Python 3 编写，建议搭配 Python 官方文档 学习