本文系统介绍了 PyTorch 核心数据结构 Tensor。内容涵盖 Tensor 的创建、属性查看、索引切片及形状变换（如 reshape）等基础操作。重点详解了各类数学运算（逐元素、线性代数）、广播机制规则，以及与 NumPy 的互换和 CPU/GPU 设备移动方法。该文档旨在为 PyTorch 开发者提供详尽的语法参考和操作指南。

本文系统阐述了机器学习的完整实施框架，旨在为AI学习者奠定基础。内容涵盖从问题定义、数据清洗与EDA、特征工程，到模型选择、训练（含损失函数与梯度下降）、评估及部署监控的全流程。文章深入解析了分类、回归与聚类三大类算法及其评价指标（如精确率、F1分数），并重点讲解了过拟合处理（正则化）、数据不平衡（SMOTE）等关键技术。通过结合Scikit-learn与PyTorch代码示例，提供了从理论到实践