机器学习实践指南 📚

入门准备 🛠️

1. 环境搭建
   安装Python及主流库：pip install scikit-learn pandas numpy
   📌 点击获取环境配置教程

2. 核心工具

   • Jupyter Notebook（实时编码演示）
   • TensorFlow/PyTorch（深度学习框架）
   • VS Code（代码调试推荐）

核心概念 🧠

• 监督学习：带标签的数据训练模型
  📎 查看算法对比图
• 无监督学习：探索数据内在结构
  📎 查看聚类示例
• 强化学习：通过奖励机制优化决策
  📎 查看游戏案例

实战案例 📊

1. 房价预测
   使用线性回归模型分析特征与价格关系
   

   

   机器学习流程

2. 图像分类
   通过CNN识别手写数字（MNIST数据集）
   

   

   数据可视化

3. 推荐系统
   基于协同过滤实现个性化推荐
   

   

   模型训练

扩展学习 🌐

• 深入阅读：机器学习进阶专题
• 实战项目：点击进入练习页面
• 社区资源：参与技术讨论