机器学习

快速入口

• 机器学习概述
• 什么是机器学习
• 机器学习工作流程
• 机器学习算法分类
• 模型评估

学习路径（建议顺序）

1. 什么是机器学习
2. 获取数据 → 数据基本处理 → 特征工程
3. 机器学习算法分类（先理解任务与数据，再选算法）
4. 机器学习(模型训练) → 模型评估
5. 欠拟合 / 过拟合（理解泛化与调参方向）

任务与方法

• 监督学习：监督学习
• 无监督学习：无监督学习
• 半监督学习：半监督学习
• 强化学习：强化学习

工具与环境

• 基础环境安装与使用
• 数据处理：Numpy / Pandas
• 可视化：Matplotlib

扩展阅读

• 深度学习简介
• Azure机器学习模型搭建实验