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基础教程
- 机器学习概述 - 了解机器学习的基本概念和分类。
- 线性代数基础 - 机器学习的基础数学知识。
- 概率论与数理统计 - 机器学习中的概率和统计知识。
进阶教程
- 监督学习 - 学习如何使用监督学习算法进行预测。
- 无监督学习 - 探索无监督学习算法,如聚类和降维。
- 强化学习 - 了解强化学习的基本原理和应用。
实践项目
- 手写数字识别 - 使用机器学习算法识别手写数字。
- 文本分类 - 对文本进行分类,如情感分析。
- 图像识别 - 使用卷积神经网络进行图像识别。
学习资源
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