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。以下是关键概念解析：
1. 核心类型
监督学习 📈
使用带标签的数据训练模型，如分类（邮件过滤）与回归（房价预测）无监督学习 🧠
处理未标注数据，用于聚类（客户分群）或降维（数据可视化）强化学习 🎮
通过试错机制优化决策，常见于游戏AI与机器人控制
2. 关键要素
| 概念 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 特征 | 数据的输入变量 | 用户年龄、点击次数 |
| 标签 | 需要预测的目标 | 邮件是否为垃圾 |
| 模型 | 学习到的规律 | 决策树、神经网络 |
3. 应用场景
- 推荐系统 📚
- 图像识别 📸
- 自然语言处理 💬
- 金融风控 💰
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