01-基础概念
本章介绍机器学习的基础概念和 scikit-learn 库的基本使用。
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| 章节 | 文件 | 主题 |
|---|---|---|
| 01 | 01-机器学习基础.md | 机器学习定义、类型、工作流程 |
核心知识点
机器学习类型
- 监督学习：有标签，分类/回归
- 无监督学习：无标签，聚类/降维
- 半监督学习：少量有标签 + 大量无标签
- 强化学习：通过奖励/惩罚学习
工作流程
问题定义 → 数据收集 → 数据探索 → 数据清洗 → 特征工程
→ 模型选择 → 模型训练 → 模型评估 → 超参数调优 → 模型部署scikit-learn API
python
model = Model()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)