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 #### 目标：
 - 理解机器学习基本概念。
 
-![机器学习基础知识](http://www.gitpp.com/ai1/ai-book/-/blob/main/ai-book-ml.md)
+[机器学习基础知识](http://www.gitpp.com/ai1/ai-book/-/blob/main/ai-book-ml.md)
 
 - 掌握几种经典机器学习算法。
 
+
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 #### 学习内容：
 1. **机器学习基础**：
    - 监督学习、无监督学习、强化学习基本概念。
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    - 支持向量机、朴素贝叶斯。
    - K-近邻、K-均值聚类。
 
+[经典机器学习算法](http://www.gitpp.com/ai1/ai-book/-/blob/main/ai-book-ml.md)
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 3. **实践**：
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+   - 在gitpp上反复浏览大量AI项目
    - 使用scikit-learn库实现上述算法。
    - 参与Kaggle竞赛或完成一些小项目，如分类、回归任务。
 
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    - 学习TensorFlow或PyTorch，理解其核心概念。
    - 使用框架构建和训练简单的神经网络。
 
+[实战TensorFlow](http://www.gitpp.com/ai1/ai-book/-/blob/main/ai-book-ml.md)
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+[实战PyTorch](http://www.gitpp.com/ai1/ai-book/-/blob/main/ai-book-ml.md)
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 3. **实践**：
    - 实现多层感知机（MLP）进行图像分类或文本分类。
    - 了解卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本原理。