课程概述
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并做出预测。本课程涵盖以下内容：
- 基础理论：线性回归、决策树、概率统计
- 算法实践：K-means聚类、神经网络、深度学习
- 工具使用：Python编程、TensorFlow/PyTorch框架
学习路径 🚀
- 入门阶段
- 机器学习基础课程（推荐先学习）
- 数据预处理与特征工程
- 进阶阶段
- 模型评估与调优
- 强化学习与自然语言处理
- 实战阶段
- 项目开发：图像识别/推荐系统
- 部署与优化：模型压缩、分布式训练
核心概念 🔍
| 概念 | 描述 | 图片 |
|---|---|---|
| 📈 监督学习 | 有标签数据训练模型 | |
| 🌀 无监督学习 | 无标签数据发现模式 | |
| 🧠 深度学习 | 多层神经网络处理复杂数据 |
推荐资源 📚
通过系统学习，您将掌握构建智能系统的基石技能！💡