机器学习基础入门 🚀

机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是学习路径与关键概念：

📚 学习资源

• 核心概念：数据、特征、模型、训练、验证、测试
• 算法分类：监督学习（如线性回归、决策树）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习
• 工具推荐：Python（Scikit-learn）、R、TensorFlow、PyTorch

🧠 实践建议

1. 从基础数学开始（线性代数、概率统计）
2. 掌握数据预处理技巧
3. 通过项目理解模型调优
4. 学习主流框架的使用方法

🌐 扩展阅读

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