机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是入门必备知识：
📚 1. 核心概念
- 监督学习：带标签数据训练，如分类（🐱）、回归（📈）
- 无监督学习：无标签数据探索，如聚类（🌍）、降维（📉）
- 强化学习：通过奖励机制优化决策，如游戏AI（🎮）
- 深度学习：多层神经网络结构（🧠）
🧭 2. 学习路径
- 数学基础：线性代数（🧮）、概率统计（📊）
- 编程技能：Python（🐍）、数据处理（💾）
- 算法实践：从逻辑回归到决策树（🛠️）
- 项目应用：推荐系统（🎯）/图像识别（📷）
🌐 3. 推荐资源
- 机器学习基础：系统讲解核心算法
- Python实战教程：配套代码练习
- Kaggle案例库：真实数据集训练
💡 4. 注意事项
- 保持数据集多样性（🎲）
- 避免过拟合（⚠️）
- 持续跟进前沿技术（🚀）