机器学习概述:简要介绍机器学习的定义、发展历程和应用领域。 数据预处理:讲解数据清洗、特征提取和特征选择等预处理技术,为机器学习模型提供高质量的数据。 监督学习:详细介绍分类、回归等监督学习任务的原理和方法,如逻辑回归、支持向量机、决策树等。 无监督学习:探讨聚类、降维等无监督学习任务的原理和应用,如K-mea...