欢迎来到机器学习入门课程！这里将为你讲解核心概念与实践方法，帮助你掌握AI领域的基石知识。
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学科，主要分为三大类：
- 监督学习（如回归、分类）
- 无监督学习（如聚类、降维）
- 强化学习（如游戏AI、机器人控制）
📊 数据_预处理
学习路径规划
- 数学基础：线性代数、概率统计、微积分
- 编程实践：Python + Scikit-learn库入门
- 经典算法：决策树、支持向量机、K均值聚类
🛠️ 代码_示例
推荐学习资源
- 机器学习进阶课程（本站链接）
- 《机器学习基础》电子书（英文版：Introduction to Machine Learning）
- 交互式实验平台：ML Playground
实践建议
📌 第一步：用iris数据集练习分类任务
📌 第二步：尝试用mnist手写数字数据集做图像识别
📌 第三步：探索tensorflow构建神经网络模型
🧠 神经_网络