机器学习入门教程 🚀

什么是机器学习？🧠

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型实现预测或决策。核心目标包括：

• 监督学习：如分类、回归（例：房价预测）
• 无监督学习：如聚类、降维（例：用户分群）
• 强化学习：通过试错机制优化策略（例：游戏AI）

📌 想深入了解机器学习基础？可参考机器学习概述

学习路径建议 📚

1. 数学基础

   • 线性代数（矩阵运算）
   • 概率统计（贝叶斯定理）
   • 微积分（梯度下降）

2. 编程工具

   • Python（推荐使用Pandas、Scikit-learn）
   • Jupyter Notebook（交互式编程环境）

3. 经典算法

   • 决策树（Decision Tree）
   • 支持向量机（SVM）
   • 神经网络（Neural Network）

实践小技巧 🛠️

• 数据预处理：使用数据清洗工具提升模型效果
• 模型评估：关注准确率、召回率等指标
• 可视化辅助：用Matplotlib绘制训练过程曲线

进阶学习 🔧

掌握基础后，可尝试：

• 深度学习入门 → 深度学习教程
• 项目实战：Kaggle竞赛参与
• 框架应用：TensorFlow/PyTorch实践