获课地址：666it。top/16491/

机器学习原理与Python编程实践

1. 机器学习的基本范式与核心概念

理解机器学习的三大主要范式——监督学习、无监督学习和强化学习，是掌握该领域的第一步。本节将系统介绍训练集、测试集、特征工程、模型泛化能力等基础概念，并阐释偏差-方差权衡、过拟合与欠拟合等关键问题，为后续实践奠定理论基础。

2. 数据预处理与特征工程的重要性

高质量的数据是构建有效模型的前提。本节探讨如何对原始数据进行清洗、标准化、缺失值处理以及类别编码等操作，并深入讲解特征选择、特征构造与降维技术（如主成分分析）在提升模型性能中的作用，强调“数据决定上限，算法逼近上限”的工程理念。

3. 常用机器学习算法的原理与适用场景

从线性回归、决策树到支持向量机和集成方法（如随机森林、梯度提升），不同算法具有各自的假设前提与适用边界。本节将对比分析各类经典算法的工作机制、优缺点及典型应用场景，帮助学习者根据实际问题合理选择建模工具。

4. 模型评估、验证与调优策略

构建模型只是起点，科学评估其性能才是关键。本节介绍交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线、精确率-召回率权衡等评估指标，并探讨超参数调优方法（如网格搜索与随机搜索）以及如何利用验证集指导模型改进，避免因评估不当导致的错误结论。

5. Python生态中的机器学习工具链与工程实践

Python凭借其丰富的库（如scikit-learn、pandas、NumPy、Matplotlib等）成为机器学习的主流语言。本节聚焦于如何高效利用这些工具构建端到端的机器学习工作流，包括数据加载、模型训练、结果可视化与部署准备，并强调可复现性、代码模块化与实验管理在实际项目中的重要性。