欢迎来到社区技术课程中的机器学习基础部分！在这里，我们将为你提供一个全面的学习路径，帮助你理解机器学习的基本概念和技巧。

课程内容概览

  • 机器学习简介

    • 什么是机器学习？
    • 机器学习的历史与发展
    • 机器学习的应用领域

  • 基本概念

    • 模型、算法与数据
    • 监督学习、无监督学习与半监督学习
    • 特征工程与数据预处理

  • 核心算法

    • 线性回归
    • 逻辑回归
    • 决策树与随机森林
    • 支持向量机

  • 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

    • 数据集介绍与探索
    • 模型训练与调优
    • 项目部署与评估

学习资源

以下是一些推荐的学习资源，可以帮助你更好地理解机器学习基础：

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，它主要用于预测连续值。

Linear_Regression

决策树

决策树是一种常用的分类算法，它通过一系列的决策规则对数据进行分类。

Decision_Tree

卷积神经网络

卷积神经网络是深度学习中的一种重要模型，常用于图像识别和视频分析等领域。

Convolutional_Neural_Network

希望这些内容能够帮助你更好地学习机器学习基础。如果你有任何疑问，欢迎在社区中提问，与其他学习者一起交流。