课程简介📘
欢迎来到机器学习基础课程！本课程将带你从零开始掌握机器学习的核心概念与实践技巧。通过系统学习，你将了解以下内容：
- 监督学习（Supervised_Learning）的基础算法
- 无监督学习（Unsupervised_Learning）的聚类方法
- 数据预处理与特征工程的关键步骤
- 模型评估与调优的实用技巧
📌 提示：想深入了解机器学习在实际项目中的应用？点击机器学习实战案例查看！
学习路径🗺️
第一阶段：入门基础
- Python编程基础 - 掌握数据科学必备语言
- 数学基础 - 线性代数与概率论核心概念
- 机器学习概述 - 理解ML的基本原理
第二阶段：进阶学习
实践建议🛠️
推荐工具
- 🐍 Python（推荐使用Jupyter Notebook进行实验）
- 📊 Pandas/Numpy：数据处理利器
- 📈 Matplotlib/Seaborn：可视化分析结果
学习资源
扩展阅读📚
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