1. 入门基础

掌握机器学习核心概念是实践的第一步，建议从以下内容开始学习：

  • 📚 监督学习（如线性回归、决策树）
  • 📚 无监督学习（如聚类分析、降维技术）
  • 📚 模型评估指标（准确率、F1分数等）
机器学习

2. 实战步骤

实践机器学习项目通常包含以下流程：

  1. 📊 数据收集与清洗（使用Pandas处理缺失值）
  2. 🧮 特征工程（标准化、编码分类变量）
  3. 🤖 模型训练与调优（Scikit-learn库应用）
  4. 📈 结果可视化（Matplotlib/TensorBoard工具）
神经网络

3. 推荐项目

尝试这些经典实践案例提升技能：

  • 🚀 房价预测（回归问题）
  • 🚀 手写数字识别（MNIST数据集）
  • 🚀 电影评论情感分析（NLP应用）
数据可视化

4. 扩展阅读

想深入了解？可以继续学习：

机器学习实践