📚 机器学习基础课程

欢迎来到「机器学习基础」课程页面！本课程旨在为初学者提供机器学习的核心概念与实战技能，帮助你打下坚实的基础。🚀

🎯 课程亮点

• 系统化学习：从线性回归到神经网络，覆盖机器学习经典算法
• 实战项目：包含手写数字识别、房价预测等真实案例
• 社区支持：可访问 [/community/tech_qa/machine_learning] 获取学习答疑

📋 课程大纲

1. 入门基础

   - 数学基础（概率、统计、线性代数） - Python编程环境搭建 - Jupyter Notebook实战演示

2. 监督学习

   - 线性回归与逻辑回归 - 支持向量机（SVM） - 决策树与随机森林

3. 无监督学习

   - K-Means聚类 - 主成分分析（PCA） - 关联规则挖掘

📚 推荐学习资源

• 机器学习数学基础指南 📚
• Python数据科学手册 🧮
• Kaggle入门竞赛 🌐

📖 课后练习

1. 使用Scikit-learn实现一个简单的线性回归模型
2. 分析MNIST数据集并训练分类器
3. 尝试用PCA降维处理鸢尾花数据集

📚 扩展阅读

• 机器学习进阶课程 🔍
• 深度学习入门 🤖
• AI伦理与社会责任 🌍

完成本课程后，你将能够：
✅ 理解机器学习的基本原理与流程
✅ 独立完成数据预处理与模型训练
✅ 通过实践项目巩固所学知识

记得在学习过程中遇到问题，可以随时访问我们的技术问答社区获取帮助！💬