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。核心概念包括：

• 监督学习（如线性回归、分类）
• 无监督学习（如聚类、降维）
• 强化学习（如游戏AI训练）

快速上手步骤

1. 数据准备
   使用Pandas加载数据：import pandas as pd
   📌 示例：df = pd.read_csv("data.csv")

2. 选择算法
   常见算法对比：

   算法类型	适用场景	复杂度
   决策树	分类/回归	✅ 高可解释性
   支持向量机	小样本分类	⚠️ 计算开销大

3. 模型训练
   用Scikit-learn训练模型：

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   

4. 评估优化
   关键指标：

   • 准确率（Accuracy）
   • 混淆矩阵（Confusion Matrix）
   • ROC曲线（ROC Curve）

实战案例推荐

尝试以下项目深化理解：

• 📚 机器学习基础教程（推荐入门）
• 🧠 深度学习_神经网络结构
• 📊 可视化_学习曲线分析

学习资源

1. 机器学习实战项目合集
2. 常用库文档：
   • Scikit-learn中文手册
   • TensorFlow官方教程