Python 机器学习教程

欢迎来到 Python 机器学习学习路径！以下内容将帮助你快速入门并掌握机器学习核心概念与实践技巧 🚀

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学科。核心类型包括：

• 监督学习（如线性回归、决策树）
• 无监督学习（如聚类分析、降维）
• 强化学习（如深度 Q 学习）

必学 Python 库

1. scikit-learn：经典机器学习库，适合入门
   查看文档
2. TensorFlow/PyTorch：深度学习框架，需搭配 GPU 使用
   尝试实战案例
3. Pandas/Numpy：数据处理基石
   学习数据操作技巧

实战案例推荐

• 房价预测：使用线性回归模型
• 手写数字识别：基于 MNIST 数据集的 CNN 实战
• 情感分析：用 BERT 模型进行文本分类

学习路径延伸

建议按以下顺序深入学习：

1. 数学基础（线性代数/概率统计）
2. 机器学习算法原理
3. 模型调优与部署
4. 深度学习进阶

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