欢迎来到机器学习项目实战课程！本课程将带你通过实际项目掌握机器学习的核心技术与应用方法。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能在这里找到适合你的学习路径。
📚 课程目标
- 理解机器学习项目开发的完整流程
- 掌握数据清洗、特征工程、模型训练与评估等关键技术
- 通过实战案例提升工程实践能力
- 学习如何将模型部署到实际场景中
🧠 课程大纲
项目简介
- 了解机器学习项目的基本概念与应用场景
- 掌握项目需求分析与目标定义方法
技术栈搭建
- Python编程语言基础（含Jupyter Notebook使用）
- 常用库：Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch
- 开发环境配置与版本控制
实战案例
- 📊 数据集处理：使用Kaggle数据集进行特征选择与数据预处理
- 🧪 模型训练：从线性回归到深度学习的完整训练流程
- 📈 模型评估：掌握准确率、F1分数、AUC等评估指标
- 🧰 模型部署：使用Flask/Django构建预测API
🌐 扩展学习
需要更多实践资源？可以访问我们的机器学习入门课程夯实基础，或前往AI技术专题了解前沿方向。
📝 项目成果展示
- 每个项目都会提供完整的代码仓库（GitHub链接）
- 优秀项目可被收录到社区项目库展示
- 定期举办模型优化挑战赛 🏆
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