欢迎来到机器学习学习路径！这是由机器学习基础课程延伸的进阶专题页面，包含以下核心内容：

📘 课程亮点

  • 零基础入门：涵盖线性回归、决策树等经典算法
  • 实战项目：包含房价预测、手写数字识别等案例
  • 工具链：配套Python代码库与Jupyter Notebook环境
  • 扩展阅读：深度学习专题推荐

🧠 核心概念图解

机器学习流程

监督学习 📊

算法类型 应用场景 典型案例
线性回归 房价预测 房价分析实战
支持向量机 图像分类 肿瘤检测系统开发
随机森林 欺诈检测 金融风控案例库
监督学习模型

无监督学习 🌀

  • 聚类分析：客户分群、异常检测
  • 降维技术：PCA主成分分析
  • 关联规则：市场购物篮分析

点击获取无监督学习实验包

强化学习 🕹️

  • 环境交互机制：奖励函数设计
  • 算法演进：Q-learning → DQN → PPO
  • 实战方向：游戏AI、机器人路径规划
强化学习示意图

🚀 学习路径规划

  1. 完成Python数据科学基础
  2. 掌握统计学核心概念
  3. 系统学习本课程后，建议延伸至深度学习框架教程

需要配套练习资料？点击下载完整课程手册（含150+道习题）