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这包括概率论与数理统计、线性代数、微积分等基础知识的学习，这些都是理解用机器学习算法的基础。

这部分主要讲解各种机器学习模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。你了解这些模型的基本原理、优缺点以及用场景。

通过实际的项目来提升你的技能。你选择些公开的数据集来进行实验，Kaggle上的数据集。你掌握门编程语言，Python，以及相关的数据处理库（如Pandas）和机器学习库（如Scikit-Learn）。

在网页上使用JavaScript或者jQuery等技术来收集用户的浏览行为数据，将这些数据发送到服务器进行分析。

根据用户的行为数据，使用机器学习算法来构建用户画像，提供个性化的推荐。

使用客服AI来自动处理用户的咨询，提高服务效率。

在清洁能源开发方面，通过机器学习来预测风力或太阳能的发电量，更好地调度电力资源。