📚 书籍概述
《机器学习实战》是一本面向实践的入门指南，通过真实案例帮助读者掌握机器学习的核心算法与应用。全书涵盖以下内容：
- 📌 基础概念：包括监督学习、无监督学习、强化学习等
- 🧠 算法实现：使用Python代码演示决策树、神经网络、支持向量机等
- 📈 实战项目：手写数字识别、电影评论情感分析等经典案例
📖 目录结构
- 🧩 数据预处理与特征工程
- 📊 分类算法：KNN、朴素贝叶斯、决策树
- 📈 回归算法：线性回归、岭回归
- 🧠 机器学习实战项目
- 🔄 模型评估与优化
🌐 扩展阅读
如需深入学习机器学习项目实践，可参考本站的机器学习实战项目章节。该章节包含更多代码示例和实战技巧。