# Python機器學習與深度學習基礎是怎樣的
Python憑借其簡潔語法和豐富生態，已成為機器學習和深度學習領域的首選語言。其基礎學習路徑通常包含以下核心內容：
## 1. 基礎工具棧
- **NumPy/Pandas**：數據處理與科學計算基礎
- **Matplotlib/Seaborn**：數據可視化工具
- **Scikit-learn**：傳統機器學習算法庫（決策樹、SVM等）
## 2. 機器學習基礎
- 監督學習（分類/回歸）與無監督學習（聚類/降維）
- 特征工程與模型評估方法（交叉驗證、ROC曲線）
- 經典算法實踐：線性回歸、隨機森林、K-Means等
## 3. 深度學習入門
- **TensorFlow/PyTorch**框架基礎
- 神經網絡核心概念（前向傳播、反向傳播）
- CNN（圖像處理）、RNN（時序數據）基礎架構
學習路徑建議先掌握Python編程基礎，再通過Kaggle等平臺實戰項目鞏固技能。重點在于理解算法原理的同時，培養解決實際問題的工程化思維。
（注：實際字數為230字左右，可根據需要增減具體技術點的詳細說明）
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