机器学习教程 ​

欢迎来到机器学习教程！本教程旨在通过实践的方式，帮助你理解和掌握机器学习的基本算法和应用。

特点 ​

• 📝 详细的理论讲解
• 💻 完整的代码实现
• 🔍 丰富的实例分析
• 📊 直观的可视化展示
• ⚡ 即学即用的实践经验

快速开始 ​

1. 确保你的环境中已安装 Python 3.7+
2. 安装必要的依赖包：
   bash

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn seaborn

3. 克隆代码仓库：
   bash

   git clone https://github.com/your-username/your-repo.git

4. 开始学习第一章：线性回归

学习路径 ​

1. 线性回归 - 机器学习基础
2. 多项式回归 - 非线性关系处理
3. 决策树 - 树形结构算法
4. 支持向量机 - 强大的分类器
5. K-means聚类 - 无监督学习入门
6. 朴素贝叶斯 - 概率分类器

每个章节都包含理论讲解、代码实现和实践练习，帮助你全面掌握相关知识。