计算机学习方法入门：监督与无监督学习解析

第一章的内容挺基础但关键，主要围绕计算机学习的整体思路，讲了不少监督和无监督学习的区别。PPT 格式，看起来还蛮直观，适合刚接触机器学习的同学。你要是搞前端或者 AI 方向的交叉项目，了解这些方法挺有用的，起码知道啥时候该调参数，啥时候该换模型。

机器学习入门的资料千千万，这份 PPT 内容比较集中，结构清晰，不绕弯子。里面提到的监督学习和无监督学习概念挺实用的，尤其是你在做数据预或建模时能派上用场。

顺带推荐几个配套的资源，内容都比较贴近实战：

• 机器学习简介：监督学习和无监督学习，扫盲级别的好东西
• 图神经网络无监督学习，适合想搞点前沿玩法的你
• 监督学习与无监督学习对比，适合加深理解
• Python ULNNO 模型输出案例，代码党看这个更带感
• 监督学习相关论文，写论文或参考背景时能用得上
• 半监督学习.pdf，想过渡到更复杂模型的可以看看
• 监督学习算法代码包.rar，直接跑跑代码，印象更深

哦对了，如果你平时习惯用Python做模型训练，记得多关注下数据格式和预，多坑都是这出的问题。