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机器学习入门：从零开始学习基础与应用

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前言

机器学习是一个热门又复杂的技术领域，但其实入门并没有你想象的那么难。如果你对机器学习完全陌生，不知道如何开始学习，这篇文章就是为你准备的。我们将从最基础的概念讲起，逐步带你了解机器学习的本质、应用、工作流程以及如何入门学习。

• 什么是机器学习？ 它是人工智能的一部分，通过算法让计算机从数据中“学习”规律，而不是直接写死规则。
• 适合人群：零基础、没有编程经验、对数学知识较陌生的小白。
• 目标：建立机器学习的基础认知，帮助读者清晰规划学习路径。

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第一部分：什么是机器学习？

1.1 机器学习的定义

机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它通过算法让计算机从数据中学习规律，而不是明确地编程规则。

1.1.1 举个例子：垃圾邮件分类器

• 传统编程：我们需要为每种垃圾邮件的特征手动定义规则，比如含有“中奖”、“优惠”等关键词。
• 机器学习：给计算机提供带标签的数据集（垃圾/非垃圾），它会自动学习垃圾邮件的特征。

数据示例：

邮件内容	是否垃圾邮件
恭喜您中奖了！请点击领取	是
会议通知：今天下午2点召开	否
优惠大促销：仅限今日	是

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1.2 机器学习的核心思想

1.2.1 数据驱动的模式提取

机器学习的核心是通过数据找到规律，而不是人工定义规则。

• 案例：房价预测
  假设我们有以下数据：

面积 (平方米)	房价 (万元)
50	100
100	200
150	300

通过分析数据，机器学习模型发现房价与面积的关系：
$$\text{房价}=2\times \text{面积}$$

当输入一个120平方米的房子时，模型预测其房价为240万元。

1.2.2 为什么机器学习比传统方法更灵活？

1. 传统编程的局限性：规则固定，难以覆盖所有情况。
2. 机器学习的优势：
   • 自动学习：模型可以从数据中自动提取规律。
   • 持续优化：数据越多，模型效果越好。

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1.3 机器学习的三大类型

1.3.1 监督学习

• 特点：需要标注数据（输入与输出明确对应）。
• 用途：
  • 回归任务：预测连续值，如房价预测。
  • 分类任务：预测类别，如垃圾邮件分类。
• 常见算法：线性回归、逻辑回归、决策树。

1.3.2 无监督学习

• 特点：数据没有标签，目标是发现数据结构或模式。
• 用途：
  • 聚类任务：如用户分组。
  • 降维任务：如简化数据以便于可视化。
• 常见算法：K均值聚类、主成分分析（PCA）。

1.3.3 强化学习

• 特点：通过“试错”和“奖励机制”学习最优决策。
• 用途：
  • 游戏AI：如AlphaGo通过强化学习击败人类。
  • 自动驾驶：通过模拟学习最优驾驶策略。
• 常见算法：深度强化学习、Q学习。

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1.4 为什么机器学习突然火了？

1. 数据爆炸

   • 随着互联网和移动设备普及，全球数据量呈指数级增长，为机器学习提供了充足的训练数据。
   • 案例：淘宝每天产生上亿条用户行为数据，支撑了精准推荐系统。

2. 硬件性能提升

   • GPU、TPU等高性能硬件的发展，大幅缩短了模型训练时间。
   • 深度学习模型训练从几周缩短到几小时。

3. 开源工具普及

   • TensorFlow、PyTorch等工具降低了技术门槛，即使是零基础也能快速上手复杂算法。

4. 商业需求驱动

   • 各行各业都希望通过数据预测提升效率，如金融风控、医疗诊断。

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1.5 机器学习与传统方法的对比

传统方法	机器学习
依赖手工规则编写	自动从数据中学习规律
固定规则，难以适应变化	灵活适应复杂、多变的数据
执行效率高，但扩展性差	模型可持续优化，扩展性强

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1.6 常见误区

1.6.1 必须精通数学才能入门？

• 真相：入门阶段只需了解基础数学概念（如均值、方差、线性方程）。
• 建议：随着学习深入，逐步补充数学知识。

1.6.2 必须自己实现所有算法？

• 真相：Scikit-learn、TensorFlow等工具提供了大量现成的算法，初学者可以直接调用。
• 建议：在理解算法逻辑后，再尝试从零实现。

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第二部分：机器学习能做什么？

2.1 机器学习的应用领域

机器学习正在改变我们的日常生活，以下是一些常见的应用领域：

2.1.1 搜索引擎优化

• 场景：Google、百度等搜索引擎利用机器学习分析用户的搜索意图，优化搜索结果。
• 技术细节：
  • 自然语言处理 (NLP)：理解搜索关键词的含义。
  • 排序算法：基于点击率、跳出率优化结果顺序。
• 案例：用户搜索“周末去哪玩”，搜索引擎结合用户位置推荐本地热门景点。

2.1.2 推荐系统

推荐系统是机器学习应用中最成功的领域之一：

• 场景：电商、短视频平台利用用户行为数据提供个性化推荐。
• 技术细节：
  • 协同过滤：基于相似用户的行为推荐内容。
  • 基于内容的推荐：根据商品或内容的特征推荐相似的商品。
• 案例：用户在淘宝浏览一款手机，系统推荐耳机、手机壳等配件。

2.1.3 图像处理

• 场景：从人脸识别到自动驾驶，图像处理领域离不开机器学习。
• 技术细节：
  • 卷积神经网络 (CNN)：处理图像数据的核心算法。
  • 数据增强：通过翻转、裁剪等方法扩充训练数据。
• 案例：支付宝刷脸支付通过分析用户面部特征完成身份验证。

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2.2 推荐系统详解

2.2.1 推荐系统的两种方法

1. 基于内容的推荐：

   • 系统分析商品或内容的特征（如颜色、品牌、价格），推荐相似内容。
   • 案例：喜欢红色连衣裙的用户可能被推荐其他品牌的红裙子。
   • 实现代码：

     from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
     # 假设我们有商品的特征向量
     features = [[1, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 0]]
     similarity = cosine_similarity(features)
     print("相似度矩阵:", similarity)
     

2. 协同过滤：

   • 系统通过分析用户的行为模式，推荐其他用户喜欢的内容。
   • 案例：买了手机的用户可能被推荐耳机和充电宝。

2.2.2 推荐系统的局限性

• 冷启动问题：当新用户或新内容缺乏数据时，系统无法推荐。
• 数据依赖性：推荐效果高度依赖于数据的质量和数量。

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2.3 深入行业案例

2.3.1 医疗行业

机器学习在医疗领域的应用正在加速：

• 疾病预测：分析患者基因、体检数据，预测患病风险。
  • 案例：谷歌研发的AI能比医生更早发现糖尿病性视网膜病变。
• 医学影像分析：通过深度学习算法自动分析CT、X光片，发现早期病变。
• 药物研发：机器学习加速药物筛选，减少研发时间和成本。

2.3.2 金融行业

金融行业高度依赖机器学习进行风险控制和业务优化：

• 信用评分：通过用户的历史数据分析其违约风险。
• 反欺诈系统：实时监控交易，识别异常行为并阻止诈骗。
  • 案例：支付宝的风控系统能“秒级”拦截异常交易。

2.3.3 自动驾驶

自动驾驶是机器学习最前沿的应用：

• 技术基础：
  • 卷积神经网络 (CNN)：处理摄像头采集的图像。
  • 强化学习：通过模拟驾驶环境优化行车策略。
• 案例：特斯拉的自动驾驶系统可以实现高速公路的自动变道和泊车。

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2.4 游戏中的机器学习

2.4.1 游戏AI

• 场景：AlphaGo通过强化学习击败人类围棋冠军。
• 原理：
  • 蒙特卡洛树搜索 (MCTS)：探索可能的棋局。
  • 深度神经网络 (DNN)：评估棋局状态并选择最优策略。
• 案例：游戏《Dota2》的AI系统可以与职业选手对战。

2.4.2 游戏推荐系统

• 场景：Steam通过分析玩家行为，推荐感兴趣的游戏。
• 技术实现：
  • 协同过滤：基于其他玩家的评分推荐新游戏。
  • 基于内容的推荐：分析游戏特性（如类别、玩法）推荐类似游戏。

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2.5 常见问题与未来展望

2.5.1 当前挑战

1. 数据隐私问题：过度依赖用户数据可能导致隐私泄露。
2. 算法偏见：模型可能因训练数据不平衡而表现出偏见。

2.5.2 未来趋势

1. 跨领域融合：不同领域之间的数据和模型共享将带来更多创新。
2. 实时学习能力：未来的模型将更快速地适应实时变化的数据环境。

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第三部分：学习机器学习需要什么基础？

3.1 数学基础

学习机器学习需要一些数学知识的支撑，但无需一次性掌握所有高深内容。以下是核心数学领域及其作用。

3.1.1 线性代数

• 作用：矩阵和向量运算是机器学习模型的基础，常用于数据表示、特征变换和优化。

• 示例：
  数据可以用矩阵表示：
  $$X=\left[\begin{array}{cc}1& 50\\ 1& 100\\ 1& 150\end{array}\right],y=\left[\begin{array}{c}100\\ 200\\ 300\end{array}\right]$$
  其中 ( X ) 是特征矩阵，( y ) 是目标值。

• 推荐学习资源：

  1. 《线性代数及其应用》 by Gilbert Strang
  2. 3Blue1Brown 的线性代数可视化讲解

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3.1.2 概率与统计

• 作用：概率分布、条件概率和统计推断在模型评估、特征提取和预测中扮演重要角色。

• 示例：
  贝叶斯分类器根据以下公式计算垃圾邮件的概率：
  $$P(\text{垃圾}|\text{关键词})=\frac{P(\text{关键词}|\text{垃圾})\cdot P(\text{垃圾})}{P(\text{关键词})}$$

• 推荐学习资源：

  1. 《概率论与数理统计》 by Blitzstein
  2. Khan Academy 概率和统计课程

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3.1.3 微积分

• 作用：微分用于梯度下降法优化模型，积分用于概率分布的计算。

• 示例：
  梯度下降优化过程如下：
  $$\theta =\theta -\alpha \frac{\partial J(\theta )}{\partial \theta }$$
  其中：

  • $\theta$是参数向量；
  • $\alpha$是学习率；
  • $J(\theta )$是损失函数。

• 推荐学习资源：

  1. 《微积分入门》 by James Stewart
  2. Paul’s Online Math Notes

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3.2 编程基础

机器学习开发离不开编程，其中 Python 是目前最流行的语言。它的简单易学和强大的库支持，使其成为入门的最佳选择。

3.2.1 必备工具库

1. NumPy：用于数组操作和矩阵计算。
2. Pandas：用于数据处理和清洗。
3. Matplotlib：用于数据可视化。
4. Scikit-learn：提供简单易用的机器学习算法接口。

3.2.2 基础代码示例

以下代码演示如何使用 NumPy 和 Pandas 进行数据处理：

import numpy as np
import pandas as pd# 创建特征矩阵和目标值
X = np.array([[50], [100], [150]])
y = np.array([100, 200, 300])# 创建数据框
data = pd.DataFrame({'面积': X.flatten(), '房价': y})
print(data)

输出：

    面积   房价
0   50  100
1  100  200
2  150  300

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3.3 学习路径推荐

3.3.1 阶段一：零基础入门

1. 学习 Python 编程：

   • 学习变量、数据结构、函数。
   • 推荐教程：Python 编程：从入门到实践

2. 了解基础数学：

   • 学习线性代数的矩阵运算、概率论的基本公式。

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3.3.2 阶段二：初步实践

1. 使用 Scikit-learn 完成简单任务：
   • 回归：预测房价。
   • 分类：垃圾邮件分类。
2. 学习数据预处理：
   • 特征工程：数据编码、特征缩放。
   • 缺失值处理：

     df.fillna(df.mean(), inplace=True)
     

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3.3.3 阶段三：进阶提升

1. 深入学习核心算法：
   • 线性回归、逻辑回归、决策树。
   • 推荐资源：StatQuest 机器学习视频
2. 探索深度学习：
   • 学习 TensorFlow 或 PyTorch 的基础操作。

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3.4 常见学习误区

3.4.1 数学恐惧症

• 误区：以为必须精通高等数学才能入门。
• 真相：仅需掌握基本概念，深入研究时再补充。

3.4.2 忽略实践

• 误区：只看理论，不写代码。
• 建议：从简单项目入手，通过实践加深理解。

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第四部分：机器学习的核心流程

机器学习项目的开发一般分为几个主要步骤，每一步都需要结合具体场景和目标进行设计。以下将详细讲解从数据收集到模型部署的完整流程。

4.1 数据收集

数据是机器学习的基础。没有高质量的数据，模型就无法学习到有意义的规律。

4.1.1 数据来源

1. 公开数据集：
   • Kaggle: 提供大量领域多样的数据集。
   • UCI Machine Learning Repository: 各种经典机器学习数据。
   • 示例：Kaggle 数据集
2. 自建数据集：
   • 通过传感器收集（如温度、压力数据）。
   • 通过爬虫技术从网络抓取。

4.1.2 数据采集的注意事项

• 确保数据的多样性和代表性。
• 遵守数据隐私法规，如 GDPR 和 CCPA。

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4.2 数据预处理

数据质量直接影响模型的效果。在正式训练前，需要对原始数据进行清洗和预处理。

4.2.1 缺失值处理

• 方法一：填补缺失值：

  df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)  # 用均值填补
  

• 方法二：删除缺失值：

  df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行
  

4.2.2 数据标准化和归一化

• 标准化：将特征值转换为标准正态分布（均值为0，标准差为1）。

  from sklearn.preprocessing import StandardScaler
  scaler = StandardScaler()
  df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
  

• 归一化：将特征值缩放到 [0, 1] 范围。

  from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
  scaler = MinMaxScaler()
  df[['feature1', 'feature2']] = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
  

4.2.3 特征工程

• 特征提取：从原始数据中提取有用信息。
• 特征选择：使用统计方法挑选对预测结果影响较大的特征。
  • 示例：剔除相关性较低的特征。

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4.3 模型选择

根据任务的类型选择合适的算法：

4.3.1 回归任务

• 场景：预测连续值（如房价）。
• 常用算法：线性回归、决策树回归、随机森林回归。

4.3.2 分类任务

• 场景：判断类别（如垃圾邮件分类）。
• 常用算法：逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林。

4.3.3 聚类任务

• 场景：将数据分组（如客户分群）。
• 常用算法：K均值聚类、层次聚类。

4.3.4 深度学习模型

• 场景：适用于图像、语音、自然语言处理等复杂任务。
• 常用框架：TensorFlow、PyTorch。

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4.4 模型训练

通过将数据输入模型进行学习，让模型找到输入和输出之间的关系。

4.4.1 训练集与测试集划分

• 通常将数据分为训练集、验证集和测试集（比例为6:2:2）。

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
  

4.4.2 超参数调整

• 定义：模型训练前设定的参数，例如学习率、决策树深度。
• 方法：使用网格搜索或随机搜索优化超参数。

  from sklearn.model_selection import GridSearchCV
  param_grid = {'max_depth': [3, 5, 10]}
  grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid)
  grid_search.fit(X_train, y_train)
  

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4.5 模型评估

4.5.1 常用评估指标

1. 分类任务：
   • 准确率：正确分类的样本比例。
   • 混淆矩阵：区分不同类别的正确与错误预测。

     from sklearn.metrics import confusion_matrix
     print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
     

2. 回归任务：
   • 均方误差 (MSE)：衡量预测值与真实值的偏差。

     from sklearn.metrics import mean_squared_error
     mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
     print("MSE:", mse)
     

4.5.2 交叉验证

• 定义：将数据分成K份，每次用一份作为验证集，其余作为训练集。
• 优点：提高评估结果的可靠性。

  from sklearn.model_selection import cross_val_score
  scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
  print("Cross-validation scores:", scores)
  

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4.6 模型部署

完成训练和评估后，将模型应用到实际环境中。

4.6.1 部署方式

1. API 部署：

   • 使用 Flask/Django 等框架，将模型封装为 REST API。
   • 示例代码：

     from flask import Flask, request
     app = Flask(__name__)@app.route('/predict', methods=['POST'])
     def predict():data = request.get_json()prediction = model.predict([data['features']])return {'prediction': prediction.tolist()}
     app.run(port=5000)
     

2. 嵌入式部署：

   • 将模型集成到手机应用或嵌入式设备中。

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第五部分：写第一个机器学习程序

本部分将通过一个完整的代码示例，带领您从头实现一个简单的房价预测模型。我们将使用 Python 和 Scikit-learn 完成数据处理、模型训练和预测。

5.1 项目背景

假设我们有一组房价数据，包含房屋的面积和对应的价格。目标是根据给定的面积，预测房子的价格。

数据示例：

面积 (平方米)	房价 (万元)
50	100
100	200
150	300

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5.2 项目步骤

5.2.1 数据加载与预处理

我们将手动创建一个小型数据集，并进行必要的预处理操作。

import numpy as np
import pandas as pd# 创建数据
X = np.array([[50], [100], [150], [200]])  # 特征：房屋面积
y = np.array([100, 200, 300, 400])         # 目标值：房价# 转为 DataFrame 便于观察
data = pd.DataFrame({'面积': X.flatten(), '房价': y})
print(data)

输出：

    面积   房价
0   50  100
1  100  200
2  150  300
3  200  400

5.2.2 数据可视化

在开始训练模型前，我们用可视化工具查看数据的分布。

import matplotlib.pyplot as plt# 数据可视化
plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际数据')
plt.xlabel('面积 (平方米)')
plt.ylabel('房价 (万元)')
plt.title('房价与面积的关系')
plt.legend()
plt.show()

可视化效果：

一张散点图，展示房屋面积和价格的线性关系。

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5.2.3 模型训练

我们将使用 Scikit-learn 提供的线性回归模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 打印模型参数
print(f"模型的系数: {model.coef_[0]}")  # 系数 (斜率)
print(f"模型的截距: {model.intercept_}")  # 截距

输出示例：

模型的系数: 2.0
模型的截距: 0.0

解释：模型学到的公式为：
$$\text{房价}=2\times \text{面积}$$

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5.2.4 模型预测

我们用训练好的模型对新数据进行预测。

# 预测新房价
new_area = np.array([[120]])  # 新房屋面积
predicted_price = model.predict(new_area)
print(f"预测房价: {predicted_price[0]:.2f} 万元")

输出：

预测房价: 240.00 万元

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5.2.5 模型评估

用评估指标衡量模型的效果。

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 预测值
y_pred = model.predict(X)# 计算评估指标
mse = mean_squared_error(y, y_pred)  # 均方误差
r2 = r2_score(y, y_pred)            # R^2 分数
print(f"均方误差 (MSE): {mse:.2f}")
print(f"R^2 分数: {r2:.2f}")

输出示例：

均方误差 (MSE): 0.00
R^2 分数: 1.00

解释：

• 均方误差 (MSE) 越接近 0，模型的预测效果越好。
• R^2 分数 越接近 1，模型拟合效果越好。

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5.3 完整代码

以下是完整的 Python 脚本，可以直接运行。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score# 数据准备
X = np.array([[50], [100], [150], [200]])  # 特征：面积
y = np.array([100, 200, 300, 400])         # 目标值：房价# 数据可视化
plt.scatter(X, y, color='blue', label='实际数据')
plt.xlabel('面积 (平方米)')
plt.ylabel('房价 (万元)')
plt.title('房价与面积的关系')
plt.legend()
plt.show()# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 模型参数
print(f"模型的系数: {model.coef_[0]}")
print(f"模型的截距: {model.intercept_}")# 预测新房价
new_area = np.array([[120]])
predicted_price = model.predict(new_area)
print(f"预测房价: {predicted_price[0]:.2f} 万元")# 模型评估
y_pred = model.predict(X)
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
r2 = r2_score(y, y_pred)
print(f"均方误差 (MSE): {mse:.2f}")
print(f"R^2 分数: {r2:.2f}")

写在最后

本篇文章从零出发，循序渐进地带你领略了机器学习的核心概念、应用场景以及学习路径。从理解机器学习的定义到明确三大类型的核心思想，再到具体领域中的落地应用，我们一起完成了第一层认知的构建。此外，文章还通过房价预测项目的完整实现，帮助读者初步感受到机器学习的逻辑和力量。无论你是零基础小白，还是对机器学习充满好奇的初学者，都可以从中找到切入点。

机器学习是一场征程，而非目的地。希望这篇文章能为你的学习之旅点亮第一盏灯，让你在知识的海洋中步步为营，不断突破！

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以上就是关于【机器学习】窥数据之序，悟算法之道：机器学习的初心与远方的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️