机器学习实践练习 🤖

欢迎来到机器学习实践指南！这里提供了一系列适合初学者和进阶者的练习项目，帮助你掌握核心概念与实战技巧。📚

🧠 入门指南

1. 基础概念

   • 监督学习 vs 无监督学习
   • 常用工具：Python（Python教程）、Scikit-learn、TensorFlow
   • 数据预处理：清洗、标准化、特征工程

2. 学习路径推荐

   • 新手：从线性回归开始
   • 进阶：尝试深度学习项目
   • 实战：参与数据科学竞赛

📊 常用算法

• 分类算法

  • 逻辑回归
  • 支持向量机 (SVM)
  • 随机森林 🌳

• 聚类算法

  • K-Means
  • DBSCAN
  • 层次聚类 🧱

• 推荐系统

  • 协同过滤 🎯
  • 基于内容的推荐 📖

🧪 实战项目

1. 图像识别

   - 使用CNN训练手写数字识别模型 - 数据集：MNIST

2. 自然语言处理

   - 构建情感分析工具 - 应用TF-IDF进行文本分类

3. 时间序列预测

   - 使用ARIMA预测股票价格 - 结合LSTM处理序列数据

📚 扩展阅读

• 机器学习核心概念图解
• 深度学习入门实践
• 数据科学项目模板

开始你的第一个练习项目吧！💡