入门准备 🧠
- 环境搭建：推荐使用 Python开发环境 进行机器学习开发
- 核心概念：了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本分类
- 数据准备：确保数据清洗和预处理是实践的第一步 🧼
实践流程 📊
- 数据收集与探索 📁
- 特征工程 🧰
- 模型选择与训练 🔧
- 模型评估与调优 📈
- 部署应用 🚀
工具推荐 🛠️
| 工具 | 用途 | 链接 |
|---|---|---|
| TensorFlow | 深度学习框架 | /zh/guide/tensorflow |
| Scikit-learn | 传统机器学习库 | /zh/guide/scikit_learn |
| Jupyter Notebook | 交互式编程环境 | /zh/guide/jupyter_notebook |
常见问题 ❓
- 如何选择合适算法？建议通过 算法对比指南 获取帮助
- 数据量不足怎么办？可尝试数据增强或迁移学习技术 🔄
- 模型过拟合如何解决？使用交叉验证和正则化方法 ⚖️