机器学习基础：从入门到实践
本文旨在为初学者提供一份全面的机器学习基础指南，涵盖从核心概念、主要算法类型（监督学习、无监督学习）、数据预处理、模型训练与评估到常用工具和实践案例，帮助读者快速掌握机器学习基础，为后续的进阶学习和应用开发打下坚实基础。
学习
"机器学习基础：从算法到应用"
"本篇文章旨在为初学者提供机器学习的入门指南，详细介绍机器学习的核心概念、主要类型（监督学习、无监督学习、强化学习），常见的算法，以及机器学习在实际应用中的广泛场景。"
"深度学习入门：神经网络基础与实践"
"本篇文章旨在为初学者提供深度学习的入门指南，详细介绍神经网络的基本概念、工作原理、核心组件（如激活函数、损失函数、优化器），以及如何通过实践构建和训练简单的神经网络模型。"
"深度学习基础：神经网络与实践"
本文深入探讨深度学习的基础知识，包括神经网络的原理、常见模型（如 CNN、RNN）及其在实际应用中的实践，旨在帮助读者理解并掌握深度学习的核心技术。
推荐系统中的强化学习应用（2025）
推荐系统中的强化学习应用（2025）强化学习在推荐中用于提升长期收益与用户满意度。一、Bandit 与探索/利用ε-greedy/上置信界：在简单场景中平衡探索与利用。上下文化 Bandit：结合用户与上下文特征提升效果。二、奖励与策略奖励设计：考虑点击、停留与转化等复合指标。策略学习：以离线日志训
