机器学习实践课程 🚀

欢迎来到「机器学习实践」课程页面！本课程旨在通过实际项目帮助你掌握机器学习的核心技能，适合有一定理论基础的学习者。以下是课程大纲：

课程模块

1. 机器学习基础 📘

   • 理解监督学习与无监督学习的区别
   • 掌握常用算法（如线性回归、决策树）的实现
   

2. Python编程实战 🐍

   • 使用NumPy、Pandas进行数据处理
   • 通过Scikit-learn库实现模型训练
   

3. 数据预处理技巧 🧹

   • 处理缺失值与异常值
   • 特征工程与标准化方法
   

4. 模型训练与调优 🛠️

   • 模型评估指标（准确率、F1分数）
   • 超参数调优与交叉验证
   

5. 实战项目：房价预测 🏠

   • 使用真实数据集进行端到端训练
   • 可视化结果与模型分析
   

扩展学习

如需深入了解机器学习理论，可访问 机器学习基础课程 进行学习。