AI 編程實戰：CURSOR 輔助基於 PYTHON 機器學習

本書聚焦於 Cursor 輔助編程環境中的 Python 機器學習開發實戰，系統性地結合 Cursor 的智能補 全能力與主流建模流程，幫助讀者從零起步掌握監督學習、無監督學習、特征工程、模型調優、誤差 控制與部署自動化等關鍵技能。 全書共分十章，從幫助讀者完成 Cursor 環境的搭建和數據加載模塊化構建入手，逐步深入探討特 征轉換以及分類和回歸建模的核心機制；接著，重點講解參數優化和自動化訓練管線的構建，幫助提 升模型的訓練效率與精度，在此基礎上，進一步擴展到聚類與降維算法的應用，豐富無監督學習的知 識體系；隨後，詳細分析模型評估、穩定性與對比策略，確保讀者能夠進行科學有效的模型選擇和調 優。此外，本書結合行為預測、信用評分等實戰項目，使讀者能夠通過具體應用進一步鞏固所學知識； 接下來，講解模型持久化、容器化部署及 API 接入的實用技巧，幫助讀者實現模型的順利部署與應用； 最後，本書指導如何構建自定義 Cursor 插件，打造高效的 AI 輔助建模工作站，從而提升機器學習項 目的工程能力和代碼效率。 全書以“Prompt 驅動、代碼生成及流程重構”為設計核心，避免繁雜的公式推導，突出結構化建 模邏輯與問題解決路徑，特別適合希望全面掌握機器學習全流程，並提升代碼效率與工程落地能力的 開發者、數據科學家、AI 工程師閱讀，也可以作為大中專院校的相關專業教程。