机器学习方法与编程实践

一、核心算法分类

1. 监督学习

2. 无监督学习

二、数据预处理流程

1. 数据清洗

2. 特征工程

三、编程实践要点

1. 工具链

```python

示例：多模态数据清洗（Python）

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingface/multimodal_sample")

dataset = dataset.map(lambda x: {"text": clean_text(x["text"])})

```

四、模型优化方向

五、学习路径建议

1. 入门阶段掌握Scikit-learn基础

2. 进阶阶段深入CNN/RNN等学习架构