人工智能项目

用 scikit-learn Pipeline 和 ColumnTransformer 完成特征工程，处理缺失值、类别变量、数值标准化，并避免数据泄漏。

用训练分数和验证分数判断过拟合与欠拟合，并通过模型复杂度、正则化、交叉验证和特征工程调整机器学习模型。

用任务类型、数据规模、解释性和部署成本选择机器学习算法，覆盖逻辑回归、决策树、随机森林、K-means 和表格数据基线模型。

用单文件 C 程序完成 CIFAR-10 小型 CNN 图像分类，讲解数据格式、网络结构、训练命令、loss、accuracy、常见错误和改进方向。

从项目文件结构入手，读懂手写数字训练集、测试集、标签列和 784 维像素输入，为后续 C 分类器和实验台打基础。

结合当前项目源码，讲清楚 softmax 多分类、损失函数、梯度更新、混淆矩阵输出，以及 submission.csv 的生成过程。

解释浏览器实验台为什么采用轻量预训练模型、它和离线 C 项目的关系，以及如何用样本浏览和手绘输入理解预测结果。

使用 scikit-learn 内置教学数据集跑通一个分类任务，覆盖数据加载、拆分、标准化、训练、预测、评估和实验记录。

面向有编程基础的读者，梳理 AI、机器学习、深度学习的关系，并给出可执行的人工智能基础学习路线。

从工程视角拆解机器学习完整流程：定义问题、理解数据、处理特征、训练模型、预测和评估。