python机器学习与深度学习基础是怎样的

# Python机器学习与深度学习基础是怎样的

Python凭借其简洁语法和丰富生态，已成为机器学习和深度学习领域的首选语言。其基础学习路径通常包含以下核心内容：

## 1. 基础工具栈
- **NumPy/Pandas**：数据处理与科学计算基础
- **Matplotlib/Seaborn**：数据可视化工具
- **Scikit-learn**：传统机器学习算法库（决策树、SVM等）

## 2. 机器学习基础
- 监督学习（分类/回归）与无监督学习（聚类/降维）
- 特征工程与模型评估方法（交叉验证、ROC曲线）
- 经典算法实践：线性回归、随机森林、K-Means等

## 3. 深度学习入门
- **TensorFlow/PyTorch**框架基础
- 神经网络核心概念（前向传播、反向传播）
- CNN（图像处理）、RNN（时序数据）基础架构

学习路径建议先掌握Python编程基础，再通过Kaggle等平台实战项目巩固技能。重点在于理解算法原理的同时，培养解决实际问题的工程化思维。

（注：实际字数为230字左右，可根据需要增减具体技术点的详细说明）