欢迎来到机器学习的世界！以下是快速上手的核心步骤：

  1. 明确目标
    确定你要解决的问题类型：

    • 分类（如垃圾邮件检测）
    • 回归（如房价预测）
    • 聚类（如用户分组）
    • 生成（如文本创作）
    机器学习目标

  2. 数据准备
    收集并清洗数据，确保：

    • 数据格式统一
    • 缺失值处理
    • 特征工程优化
    数据预处理

  3. 选择模型
    根据任务匹配算法：

    • 初学者推荐：逻辑回归、决策树
    • 进阶选择：随机森林、神经网络
    • 高阶场景：Transformer、GAN
    模型选择

  4. 训练与评估
    使用交叉验证测试模型性能，关注：

    • 准确率（Accuracy）
    • F1分数（F1 Score）
    • ROC曲线（ROC Curve）
    模型评估

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