什么是机器学习？
机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律。Python凭借其丰富的库（如scikit-learn、TensorFlow）成为首选语言。
学习路径推荐
基础入门
核心库掌握
- scikit-learn：经典算法实现（如线性回归、决策树）
- TensorFlow/PyTorch：深度学习框架入门
- Matplotlib/Seaborn：数据可视化技巧
实战项目
- 房价预测（线性回归）
- 手写数字识别（神经网络）
- 用户行为分类（随机森林）
学习资源
- 《Python机器学习》书籍配套代码（中文版）
- 官方文档：scikit-learn用户指南
- Kaggle机器学习竞赛合集（含实战数据集）
常见问题
✅ Q1: 如何选择合适的学习库？
- 优先学习scikit-learn掌握传统机器学习
- 想探索深度学习则从TensorFlow开始
✅ Q2: 需要哪些数学基础？
- 线性代数（矩阵运算）
- 概率统计（概率分布、假设检验）
- 微积分（优化算法原理）
💡 小贴士：建议从简单项目入手，比如用pandas分析CSV文件，再逐步过渡到模型训练。