欢迎来到机器学习基础教程！这里是入门人工智能领域的第一站，我们将从核心概念讲起，逐步带你了解如何用代码实现模型训练。🤖📊

什么是机器学习？🧠

机器学习是让计算机通过数据学习规律并做出预测的技术。它可分为三类：

  • 监督学习（如线性回归、分类算法）
  • 无监督学习（如聚类、降维）
  • 强化学习（如游戏AI、机器人控制）
机器学习_基础

快速上手步骤 🚀

  1. 准备数据：使用CSV、数据库或API获取训练数据
  2. 选择模型：根据任务类型选择合适的算法（如决策树、随机森林）
  3. 训练模型：用Python的scikit-learn库进行模型训练
  4. 评估与优化：通过准确率、F1分数等指标调整参数
Python_编程

实战案例 📊

尝试用以下代码实现一个简单的线性回归模型：

from sklearn.linear_model import LinearRegression  
# 导入数据  
X = [[1], [2], [3]]  
y = [1, 4, 9]  
# 训练模型  
model = LinearRegression().fit(X, y)  
# 预测结果  
print(model.predict([[4]]))

拓展学习 🌐

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