机器学习基础教程（中文）
🧠 机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型来实现预测与决策。本教程将带你从零开始理解机器学习的基本概念与流程。
🧩 核心概念
数据科学流程
- 数据收集
- 数据清洗
- 特征工程
- 模型训练
- 结果评估
- 部署应用
监督学习
- 通过带标签的数据训练模型
- 常见算法：线性回归、决策树、支持向量机
无监督学习
- 利用无标签数据发现隐藏模式
- 常见算法：聚类分析、降维技术
📚 学习资源
- 深入理解机器学习算法
- 推荐书籍：《机器学习基础》（作者：周志华）
- 实践平台：Kaggle
🤖 有趣事实
- 机器学习模型就像“黑箱”：输入数据，输出结果，但内部逻辑复杂难懂
- 一个简单的线性回归模型可以预测房价、销售额等连续值
- 深度学习是机器学习的子领域，依赖神经网络实现更高层次的抽象
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