1. 学习路径推荐
- 基础入门：机器学习核心概念（含数学公式与算法原理）
- 实战项目：Python实现手写数字识别（含完整代码与数据集）
- 进阶技巧：模型调参与优化指南（附Hyperparameter搜索工具）
2. 实用学习资源
| 资源类型 | 推荐内容 | 链接 |
|---|---|---|
| 教程 | Scikit-learn实战手册 | /tech/ai/scikit-learn_practice |
| 案例 | 深度学习图像分类项目 | /tech/ai/deep_learning_image_classification |
| 工具 | Jupyter Notebook模板 | /tech/ai/jupyter_notebook_template |
3. 技术图谱
4. 学习建议
- 从Python编程基础开始构建编程能力
- 使用数据可视化工具理解数据特征
- 参考机器学习伦理指南规范技术应用
本教程体系包含200+实战案例，覆盖监督/非监督学习、深度学习等主流方向，点击扩展阅读获取完整目录