机器学习入门指南 🤖

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型来完成任务。它可分为三大类：
💡 监督学习：有标签数据训练，如分类/回归
📚 无监督学习：无标签数据探索，如聚类/降维
🧠 深度学习：基于神经网络的模型，如CNN/RNN

学习路径推荐

1. 基础数学

   • 线性代数（矩阵运算）
   • 概率统计（贝叶斯定理）
   • 微积分（梯度下降）
     👉 点击学习数学基础

2. 编程实践

   • Python基础语法
   • NumPy/Pandas数据处理
   • Scikit-learn库使用
     👉 查看Python教程

3. 经典算法

   • 决策树（Decision Tree）
   • 支持向量机（SVM）
   • 随机森林（Random Forest）
   • K-均值聚类（K-Means）

学习资源

• 📚 《机器学习实战》书籍
• 🎥 机器学习公开课（推荐从基础讲起）
• 🧠 数学公式可视化工具（辅助理解模型原理）

学习建议

✅ 每日坚持实践编码
✅ 结合数学理论理解算法
✅ 参与Kaggle等实战平台
✅ 加入学习社群获取帮助