机器学习入门

监督/无监督、KNN、决策树与 K-Means 服务预测与分群。 与 bi-analyst-essentials 互补：本课对齐 data-analyst 路线图全栈分析流程。

学习目标

• Supervised vs Unsupervised
• KNN/Decision Tree
• K-Means/Logistic Reg
• Model evaluation

核心概念

本课对齐 /roadmaps/data-analyst 对应节点。

示例

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf.fit(X_train, y_train)

练习

• 在路线图页面定位本课覆盖的节点
• 完成一个最小可演示示例
• 写 2 条与 CodeRoadMap 站内栈的对照笔记

小结

机器学习入门（da-ml）完成后进入下一课。