什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型来实现预测与决策。核心概念包括：
- 监督学习（如线性回归、分类）
- 无监督学习（如聚类、降维）
- 强化学习（如Q-learning、深度强化）
学习路径推荐
基础准备
- 安装Python环境（推荐Python编程）
- 学习NumPy/Pandas数据处理
- 掌握Matplotlib/Seaborn可视化技巧
核心算法实践
- 线性回归模型训练（使用Scikit-learn）
- 决策树与随机森林分类
- 支持向量机（SVM）应用案例
进阶领域
- 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
- 自然语言处理（NLP）项目
- 推荐系统实现
实践工具推荐
| 工具 | 用途 | 说明 |
|---|---|---|
| Jupyter Notebook | 代码实验 | 点击体验 |
| Scikit-learn | 传统机器学习 | 预置多种算法库 |
| TensorFlow | 深度学习 | 支持GPU加速 |