机器学习快速入门课程

欢迎来到我们的机器学习快速入门课程！在这里，你将快速掌握机器学习的基础知识和实践技能。🤖

课程大纲

1. 机器学习简介

   • 什么是机器学习？
   • 机器学习的应用领域

2. 机器学习基础

   • 线性代数基础
   • 概率论与数理统计
   • 算法基础

3. 监督学习

   • 线性回归
   • 逻辑回归
   • 决策树与随机森林

4. 无监督学习

   • 聚类算法
   • 主成分分析（PCA）

5. 深度学习

   • 神经网络基础
   • 卷积神经网络（CNN）
   • 循环神经网络（RNN）

实践项目

完成本课程后，你将有机会参与以下实践项目：

• 房价预测
• 手写数字识别
• 图像分类

资源链接

更多学习资源，请访问我们的 机器学习资源库。

图片展示

线性回归

线性回归是机器学习中最基础的算法之一。它通过找到数据点与目标值之间的线性关系来进行预测。

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）在图像识别领域有着广泛的应用。它能够自动学习图像的特征，从而实现图像分类。