本项目是一个面向初学者的机器学习教程,旨在帮助读者从零基础开始,循序渐进地掌握机器学习的核心概念、算法和实践技能。📚
- 为初学者提供系统化的机器学习学习路径 📚
- 通过理论与实践相结合的方式,帮助读者深入理解机器学习原理 🧠
- 提供丰富的代码示例和实战项目,提升读者的动手能力 💻
- 培养读者解决实际问题的能力,为后续深入学习打下坚实基础 🚀
本教程将按照以下结构帮助读者逐步掌握机器学习:
- 人工智能、机器学习与深度学习的关系
- 机器学习的主要类别(监督学习、无监督学习、强化学习等)
- 机器学习的三要素(数据、模型、算法)
- 机器学习的基本流程
- 线性代数基础
- 概率统计基础
- 微积分基础
- 优化理论基础
- Python基础语法
- NumPy数组运算
- Pandas数据处理
- Matplotlib数据可视化
- 线性回归与逻辑回归
- 决策树与随机森林
- 支持向量机
- 聚类算法
- 降维技术
- 神经网络基础
- 深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)
- 卷积神经网络(CNN)
- 循环神经网络(RNN)
- 数据预处理与特征工程
- 模型训练与调优
- 模型评估与部署
- 完整项目案例实践
详细内容请参见认识机器学习文档。
- Python 3.7及以上版本 🐍
- Jupyter Notebook 或其他Python开发环境
- 基础的Python库:NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn
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克隆本项目到本地:
git clone https://github.com/TianJiHub/Machine_Learning.git
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安装所需的Python库:
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter
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启动Jupyter Notebook:
jupyter notebook
Machine_Learning/
├── codes/ # 代码示例和实战项目
├── docs/ # 教程文档
└── README.md # 项目说明文件
目前项目中的codes目录为空,后续会添加代码示例和实战项目。请关注项目的更新。🌟
欢迎对本项目进行贡献!如果您发现任何错误、有改进建议或想添加新的内容,请遵循以下步骤:
- Fork本项目
- 创建您的特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交您的更改 (
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启一个Pull Request
请确保您的代码符合项目的整体风格和质量标准。✨
本项目采用MIT许可证,详情请见LICENSE文件。