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机器学习进阶指南 🤖

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并做出预测或决策。常见类型包括：

• 监督学习（如线性回归、决策树）
• 无监督学习（如聚类分析、降维）
• 强化学习（如Q-learning、深度强化学习）

📘 扩展阅读：想深入了解深度学习？点击 深度学习模型 查看更详细内容

核心算法与技术

1. 神经网络
   

   

   神经网络
   
   包括全连接网络、卷积网络（CNN）、循环网络（RNN）等结构。

2. 集成学习
   通过组合多个模型提升性能，例如：

   • 随机森林 🌲
   • XGBoost 📈
   • LightGBM ⚡

3. 自然语言处理 (NLP)
   

   

   自然语言处理技术
   
   涉及词向量、Transformer、BERT等技术，可点击 NLP实战 进阶学习

实践建议

• 使用Python的Scikit-learn库快速实现算法
• 通过机器学习项目获取实战代码模板
• 关注机器学习伦理课程了解技术的社会影响

学习资源

📖 机器学习基础课程
📊 数据可视化教程
🧠 AI前沿技术

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