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以下是一个为期 **1 个月（30 天）**的详细学习计划，精确到每天的学习内容和练习作业，帮助你系统地掌握 机器学习基础，包括 监督学习、无监督学习 和 模型评估指标。

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学习目标

1. 掌握监督学习的基本算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等）。
2. 掌握无监督学习的基本算法（如 K-Means、PCA 等）。
3. 理解模型评估指标（如准确率、召回率、F1 分数、ROC-AUC 等）。
4. 能够使用 Python 实现机器学习算法并评估模型性能。

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学习计划（4周）

第 1 周：监督学习基础

Day 1：机器学习简介

• 学习内容：
  • 机器学习的定义与分类（监督学习、无监督学习、强化学习）。
  • 机器学习的基本流程：数据准备、模型训练、模型评估、模型优化。
• 练习作业：
  1. 安装必要的库：pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib。
  2. 阅读 Scikit-learn 官方文档的入门部分。

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Day 2：线性回归

• 学习内容：
  • 线性回归的原理与数学公式。
  • 使用 Scikit-learn 实现线性回归。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 LinearRegression 对一个简单的数据集进行拟合。
  2. 绘制拟合结果与实际数据的对比图。

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Day 3：逻辑回归

• 学习内容：
  • 逻辑回归的原理与数学公式。
  • 使用 Scikit-learn 实现逻辑回归。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 LogisticRegression 对一个二分类数据集进行训练。
  2. 计算模型的准确率。

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Day 4：决策树

• 学习内容：
  • 决策树的原理与构建过程。
  • 使用 Scikit-learn 实现决策树。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier 对一个分类数据集进行训练。
  2. 可视化决策树的结构。

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Day 5：随机森林

• 学习内容：
  • 随机森林的原理与集成学习思想。
  • 使用 Scikit-learn 实现随机森林。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 RandomForestClassifier 对一个分类数据集进行训练。
  2. 比较随机森林与单棵决策树的性能。

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Day 6：支持向量机（SVM）

• 学习内容：
  • SVM 的原理与核函数。
  • 使用 Scikit-learn 实现 SVM。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 SVC 对一个分类数据集进行训练。
  2. 尝试不同的核函数（线性、RBF）并比较结果。

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Day 7：复习与总结

• 复习本周内容，完成未完成的练习作业。

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第 2 周：无监督学习基础

Day 8：K-Means 聚类

• 学习内容：
  • K-Means 的原理与算法流程。
  • 使用 Scikit-learn 实现 K-Means。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 KMeans 对一个数据集进行聚类。
  2. 可视化聚类结果。

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Day 9：层次聚类

• 学习内容：
  • 层次聚类的原理与算法流程。
  • 使用 Scikit-learn 实现层次聚类。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 AgglomerativeClustering 对一个数据集进行聚类。
  2. 绘制树状图（Dendrogram）。

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Day 10：主成分分析（PCA）

• 学习内容：
  • PCA 的原理与降维思想。
  • 使用 Scikit-learn 实现 PCA。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 PCA 对一个高维数据集进行降维。
  2. 可视化降维后的数据。

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Day 11：t-SNE

• 学习内容：
  • t-SNE 的原理与非线性降维。
  • 使用 Scikit-learn 实现 t-SNE。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 TSNE 对一个高维数据集进行降维。
  2. 可视化降维后的数据。

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Day 12：DBSCAN

• 学习内容：
  • DBSCAN 的原理与密度聚类。
  • 使用 Scikit-learn 实现 DBSCAN。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 DBSCAN 对一个数据集进行聚类。
  2. 可视化聚类结果。

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Day 13：综合练习

• 练习作业：
  1. 对一个数据集分别使用 K-Means 和 DBSCAN 进行聚类，比较结果。
  2. 使用 PCA 和 t-SNE 对同一数据集进行降维，比较可视化效果。

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Day 14：复习与总结

• 复习本周内容，完成未完成的练习作业。

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第 3 周：模型评估指标

Day 15：分类问题评估指标

• 学习内容：
  • 准确率、召回率、精确率、F1 分数。
  • 混淆矩阵。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 accuracy_score、precision_score、recall_score、f1_score 计算模型性能。
  2. 绘制混淆矩阵。

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Day 16：ROC 曲线与 AUC

• 学习内容：
  • ROC 曲线的原理与绘制方法。
  • AUC 值的计算与意义。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 roc_curve 和 roc_auc_score 计算 ROC 曲线和 AUC 值。
  2. 绘制 ROC 曲线。

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Day 17：回归问题评估指标

• 学习内容：
  • 均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 mean_squared_error、mean_absolute_error 计算回归模型的性能。

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Day 18：交叉验证

• 学习内容：
  • 交叉验证的原理与实现。
  • 使用 Scikit-learn 实现交叉验证。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 cross_val_score 对模型进行交叉验证。

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Day 19：超参数调优

• 学习内容：
  • 网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search）。
  • 使用 Scikit-learn 实现超参数调优。
• 练习作业：
  1. 使用 Scikit-learn 的 GridSearchCV 对模型进行超参数调优。

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Day 20：综合练习

• 练习作业：
  1. 对一个分类问题使用多种评估指标进行评估。
  2. 对一个回归问题使用交叉验证和超参数调优。

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Day 21：复习与总结

• 复习本周内容，完成未完成的练习作业。

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第 4 周：综合实战

Day 22-30：机器学习项目

• 项目目标：结合监督学习和无监督学习完成一个完整的机器学习项目。
• 项目步骤：
  1. 数据获取与清洗。
  2. 特征工程与数据预处理。
  3. 模型选择与训练。
  4. 模型评估与优化。
• 项目示例：
  • 使用监督学习预测房价。
  • 使用无监督学习对客户进行分群。

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通过这个详细的学习计划，你将在一个月内掌握机器学习的基础知识，并能够独立完成机器学习项目。加油！