监督学习算法
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探索K-Means聚类、层次聚类等无监督学习算法。学习数据降维与模式识别技术，理解如何在无标签数据中发现隐藏结构，拓展Python数据科学应用能力。
神经网络基础
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自然语言处理
学习文本分析、情感分类与NLP基础技术。掌握词向量、TF-IDF等特征提取方法，应用机器学习处理真实文本数据，提升AI项目实战能力。
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强化学习入门
探索Q-Learning等强化学习基础概念，理解智能体与环境的交互机制。通过经典游戏案例实战，开启深度强化学习研究的Python编程之旅。
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