Python机器学习：原理、算法与实战案例
该思维导图概述了Python机器学习的原理、算法及案例实战。内容涵盖机器学习基础定义及应用领域，Python编程基础（语法、常用库及数据结构），数据预处理（清洗、特征工程、标准化），机器学习原理（监督学习、无监督学习、强化学习），经典算法（线性模型、决策树、SVM、聚类算法、降维算法、神经网络），以及模型评估与选择（交叉验证、性能指标、超参数调优）。 通过该思维导图，可以系统学习Python机器学习的相关知识。
源码
# Python机器学习
## 机器学习基础
### 定义
#### 什么是机器学习
#### 机器学习的特点
### 应用领域
#### 图像识别
#### 自然语言处理
#### 推荐系统
#### 医疗诊断
### 机器学习与人工智能
#### 机器学习的关系
#### 深度学习的概念
## Python编程基础
### Python语法
#### 基本语法
#### 控制结构
#### 函数与模块
### 常用库
#### NumPy
#### Pandas
#### Matplotlib
#### Scikit-learn
#### TensorFlow/Keras
### 数据结构
#### 列表
#### 字典
#### 集合
#### 元组
## 数据预处理
### 数据清洗
#### 缺失值处理
#### 异常值检测
#### 数据格式转换
### 特征工程
#### 特征选择
#### 特征提取
#### 特征构建
### 数据标准化/归一化
#### 标准化方法
#### 归一化方法
## 机器学习原理
### 监督学习
#### 定义与特点
#### 主要算法
### 无监督学习
#### 定义与特点
#### 主要算法
### 强化学习
#### 定义与特点
#### 主要应用
## 经典算法
### 线性模型
#### 线性回归
##### 单变量
##### 多变量
#### 逻辑回归
### 决策树
#### 原理
#### 优缺点
### 支持向量机 SVM
#### 原理
#### 核函数
### 聚类算法
#### K-Means
##### 作用
##### 限制
#### DBSCAN
##### 作用
##### 优缺点
### 降维算法
#### PCA
##### 原理
##### 应用
#### t-SNE
##### 原理
##### 应用
### 神经网络
#### 基础
##### 感知器
##### 激活函数
#### 深度学习
##### CNN
##### RNN
## 模型评估与选择
### 交叉验证
#### K折交叉验证
#### 留一交叉验证
### 性能指标
#### 准确率
#### 召回率
#### F1分数
#### ROC/AUC
### 超参数调优
#### 网格搜索
#### 随机搜索
#### 贝叶斯优化
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