欢迎来到 机器学习201！本课程将带你深入探索机器学习的核心概念与实践应用，适合对AI领域感兴趣的初学者和进阶学习者。
📚 课程亮点
- 基础理论：从线性回归、分类算法到聚类分析，全面覆盖机器学习基础
- 实战案例：结合Python代码实战，手把手教你构建预测模型
- 行业应用：深入解析机器学习在推荐系统、自然语言处理等领域的实际应用
🧭 学习目标
- 掌握监督学习与非监督学习的基本原理
- 熟练使用Scikit-learn库实现经典算法
- 理解模型评估与调优的关键指标
- 通过实际项目提升工程实践能力
🛠️ 实践项目示例
- 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）进行手写数字分类
- 自然语言处理：构建情感分析模型，分析电影评论数据
- 推荐系统：基于协同过滤算法实现简单推荐引擎
🌐 扩展阅读
如果你想进一步探索机器学习的高级主题，可以访问我们的 机器学习202课程，深入学习深度学习与强化学习的精髓！