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机器学习基础：概述 🤖

机器学习是人工智能的核心领域之一，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。其核心思想是从经验中学习，而非依赖于显式编程。以下是关键概念解析：

1. 核心要素

• 数据：学习的基础材料，质量直接影响模型效果 📊
• 模型：通过算法从数据中提取规律，如线性回归、决策树 🧠
• 训练：调整模型参数以最小化误差，常用梯度下降法 🔄
• 预测：用训练好的模型对新数据进行推断 📈

2. 主要类型

• 📌 监督学习（如分类、回归）：需标注数据
• 📌 无监督学习（如聚类、降维）：挖掘数据潜在结构
• 📌 强化学习（如深度Q网络）：通过奖励机制优化策略

3. 应用场景

• 医疗诊断 🏥
• 金融风控 💰
• 自动驾驶 🚗
• 推荐系统 🎯

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