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学习机器学习可以从以下几个关键步骤入手。首先要打好数学基础,包括概率论、线性代数和微积分,这有助于理解算法原理。 然后学习编程语言,如 Python 及其相关的数据处理和分析库,像 NumPy、Pandas。接着了解基本的机器学习算法,如分类、回归和聚类算法,从简单的开始,通过阅读教材和在线课程理解它们的原理和应用场景。 实践很重要,可以在公开数据集上进行模型训练和评估,同时要学会模型调优,包括参数调整和选择合适的评估指标。
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