欢迎来到机器学习的基础学习页面！本教程将带你了解机器学习的核心概念与实践方法，适合零基础学习者。🚀

什么是机器学习？🧠

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进。核心目标包括：

  • 监督学习：使用带有标签的数据进行训练（如分类、回归）
  • 无监督学习：发现数据中的潜在模式（如聚类、降维）
  • 强化学习：通过试错机制优化决策过程（如游戏AI）
机器学习概述

快速上手 🚀

  1. 安装环境
    推荐使用Python 3.8+，可运行以下命令创建虚拟环境： 

    python -m venv ml_env
source ml_env/bin/activate  # Linux/Mac
ml_env\Scripts\activate     # Windows

  2. 经典案例
    以鸢尾花数据集为例，使用Scikit-learn实现分类： 

    from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估结果
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
机器学习流程

扩展学习 🌐

想要深入掌握机器学习？建议阅读我们的机器学习进阶指南。此外，你还可以：

小贴士 📌

✅ 始终保持数据的高质量
✅ 选择适合的算法是关键
✅ 可视化能帮助理解模型表现

机器学习应用