欢迎来到机器学习与Python的结合之旅！通过本教程，你将掌握如何利用Python强大的库（如Scikit-learn、TensorFlow）实现从数据预处理到模型部署的全流程。

学习路径指南

  1. 基础准备

    • 确保安装Python环境（推荐3.8+）
    • 安装核心库：pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib
    • 学习Python编程基础（点击扩展阅读：/tech/python-tutorial）

  2. 核心概念

    • 监督学习 vs 无监督学习 📊
    • 特征工程与数据清洗 🧹
    • 模型评估指标（准确率、F1分数等） 📈

  3. 实战案例

    • 使用Scikit-learn实现线性回归 📈
    • 用Keras构建神经网络 🧠
    • 数据可视化技巧（Matplotlib/Seaborn） 📈

实用资源推荐

扩展阅读

  • 深度学习入门：/tech/ai/tutorials/deep-learning-with-tensorflow
  • 人工智能伦理指南：/tech/ai/ethics
神经网络
数据可视化
Python编程