机器学习 (Day81~90)

这部分内容主要介绍机器学习的基本概念和算法，以及如何使用Python实现各种机器学习模型，是人工智能和数据科学领域的重要基础。

学习目标

• 了解机器学习的基本概念和分类
• 掌握常用的机器学习算法原理
• 学习使用scikit-learn库实现机器学习模型
• 掌握模型评估和调优的方法
• 了解神经网络和深度学习基础
• 学习自然语言处理的入门知识
• 通过实战案例应用机器学习解决实际问题

章节列表

• 81.浅谈机器学习
• 82.k最近邻算法
• 83.决策树和随机森林
• 84.朴素贝叶斯算法
• 85.回归模型
• 86.K-Means聚类算法
• 87.集成学习算法
• 88.神经网络模型
• 89.自然语言处理入门
• 90.机器学习实战

通过学习这部分内容，你将掌握机器学习的基本原理和应用方法，能够使用Python开发智能化的数据分析和预测模型。