机器学习课程资料

以下是关于机器学习的一些课程资料，包括基础理论、实践项目和常用工具。

基础理论

1. 机器学习概述

   • 机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。

2. 监督学习

   • 监督学习是一种通过已知输入和输出数据来训练模型的方法。

3. 无监督学习

   • 无监督学习是一种通过分析数据结构来发现数据中的模式和关联的方法。

实践项目

1. 手写数字识别

   • 使用MNIST数据集进行手写数字识别。

2. 房价预测

   • 使用房价数据集预测房价。

3. 文本分类

   • 使用文本数据集进行情感分析或主题分类。

常用工具

1. Python

   • Python是一种广泛使用的编程语言，适用于机器学习。

2. TensorFlow

   • TensorFlow是一个开源的机器学习框架。

3. PyTorch

   • PyTorch是一个流行的机器学习库。

扩展阅读

想要了解更多关于机器学习的知识，可以访问我们的机器学习教程。