欢迎来到机器学习基础课程！本教程将带您了解人工智能领域的重要分支——机器学习的核心概念与实践方法。通过本课程，您将掌握监督学习、无监督学习、强化学习等主流范式，并学习如何使用Python进行模型训练与评估。
🧠 什么是机器学习？
机器学习是让计算机通过数据学习规律并做出预测的技术。其核心思想是：
- 从数据中自动学习模式
- 无需明确编程即可完成任务
- 通过经验提升性能
📌 扩展阅读：想深入了解机器学习的应用场景？请查看 /zh/tutorials/machine_learning_applications
📊 常见学习类型
| 类型 | 特点 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标注数据 | 图像分类、房价预测 |
| 无监督学习 | 无标注数据 | 客户分群、降维可视化 |
| 强化学习 | 通过奖励机制 | 游戏AI、机器人控制 |
🛠 实践工具链
- Python编程：使用
scikit-learn库进行模型开发 - 数据预处理：清洗与特征工程是建模基础
- 模型评估：掌握准确率、召回率等指标
🚀 学习路径推荐
- 先完成 /zh/tutorials/python_basics 了解编程基础
- 学习线性回归与分类算法
- 掌握交叉验证与过拟合防治方法
- 实践深度学习入门 /zh/tutorials/deep_learning_intro
💡 小贴士：学习过程中遇到问题？可参考本站的 常见问题解答 获取帮助
📖 下一步学习
建议按以下顺序深入学习：
- 机器学习数学基础（线性代数/概率论）
- 实战项目：手写数字识别
- 高级主题：集成学习与模型调优
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