机器学习项目教程 📚

欢迎来到机器学习项目实践指南！这里提供从零到一构建ML项目的全流程教程，包含数据清洗、特征工程、模型训练与部署等实战内容。💡

🧠 项目核心模块

1. 数据预处理

   学习如何处理缺失值和异常数据，推荐阅读 [/zh/tutorials/ml_data_cleaning](/zh/tutorials/ml_data_cleaning) 获取详细步骤。

2. 模型构建

   从Scikit-learn到深度学习框架的实践案例，点击 [/zh/tutorials/ml_model_building](/zh/tutorials/ml_model_building) 深入了解。

3. 部署优化

   使用Docker和Flask实现API接口，参考 [/zh/tutorials/ml_deployment](/zh/tutorials/ml_deployment) 掌握生产级部署技巧。

🧪 实战案例库

• 📊 房价预测（线性回归实战）
• 📈 用户分类（KMeans聚类应用）
• 🔄 自动化流水线（ML工程化实践）

📌 学习路径建议

1. 先完成 机器学习入门 基础知识
2. 通过 Python数据科学 强化编程能力
3. 最后实践 项目实战 的完整工作流

需要更多资源？点击 [/zh/resources] 查看完整学习资料库 🌐