欢迎来到《机器学习在行动》课程！这是一本以实践为导向的机器学习入门书籍，适合希望快速掌握算法应用的开发者与数据爱好者。📚
📘 书籍亮点
- 实战驱动：通过实际案例讲解核心算法（如线性回归、决策树、神经网络等）
- 代码示例：配套Python代码，使用Scikit-learn等主流库实现
- 可视化辅助：每章包含算法原理图解（如下图）
📚 目录结构
- 第1章：机器学习基础
- 什么是机器学习？
- 监督学习与无监督学习的区别
- 环境搭建指南（附Python安装链接：/zh/course/texts/python-installation）
- 第2章：数据预处理
- 特征工程实践
- 数据清洗技巧
- 第3章：经典算法实现
- 线性回归模型
- 支持向量机（SVM）
- 随机森林算法
📌 扩展学习
如需深入理解机器学习理论，建议阅读：
《机器学习导论》
该课程将帮助您构建更扎实的数学基础与算法认知。
📌 课程特色
- 每章配备动手实验环节
- 附赠配套数据集下载链接：点击获取数据集
- 互动问答板块（提问入口：/zh/course/questions）