电子科技大学机器学习课程综合实践项目

电子科技大学的机器学习大作业算是那种内容丰富又接地气的资源，适合刚入门的你。报告部分讲得挺系统，从线性回归、SVM到神经网络，不光讲算法，还说清楚啥时候该用哪个、为啥这么用。

代码部分用的都是你熟得不能再熟的库：NumPy、Pandas、Scikit-learn，还有可视化用的 Matplotlib 和 Seaborn。每段代码都有详细注释，像是在边写边给你讲思路，挺贴心的。

PPT 那部分也不错，讲了整个项目怎么落地，比如：数据预、特征选择、模型验证，还有 交叉验证 和 网格搜索这些优化套路。想自己练手跑个完整流程，这份资源完全够了。

比较推荐你从线性回归和决策树这些基础算法开始，先跑一遍再改参数感受下效果变化。对了，这里还有一份配套的scikit-learn 源码，想深挖底层原理也可以看看。

如果你正在学机器学习、准备做个入门项目，或者想撸个自己的算法库 demo，这份作业确实挺适合拿来练练手的。