欢迎来到机器学习教程专区！这里是开发者社区为您精心整理的AI学习资源库，包含从基础概念到实战应用的完整路径。通过本教程，您将掌握构建智能系统的核心技能，并了解如何用代码实现预测模型。
🧠 核心学习模块
基础概念
- 了解监督学习、无监督学习和强化学习的区别
- 掌握训练集、验证集、测试集的划分原则
算法实践
- 实现线性回归与逻辑回归模型
- 探索决策树、随机森林和梯度提升技术
- 尝试用K-Means进行无监督聚类分析
深度学习进阶
- 构建神经网络进行图像识别
- 掌握卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)
- 实战自然语言处理(NLP)项目
📚 推荐学习路径
💡 学习建议
✅ 建议从Python语言入门，使用Scikit-learn库进行基础实验
✅ 可通过Colab平台免费运行代码
✅ 每周完成一个实战项目，比如：
- 房价预测
- 客户分类
- 文本情感分析
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