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。以下是入门指南：
1. 核心概念 🧠
- 定义：让计算机从数据中学习规律，无需显式编程
- 目标：发现数据中的模式并用于未知数据预测
- 关键要素：训练数据、模型算法、特征工程、评估指标
2. 学习类型 📊
- 监督学习：有标签数据（如分类、回归）
- 无监督学习：无标签数据（如聚类、降维）
- 强化学习：通过奖励机制优化决策（如游戏AI）
3. 学习步骤 🧹
- 数据收集与预处理
- 特征选择与标准化
- 模型训练与调参
- 性能评估（如准确率、F1分数）
- 部署应用
4. 典型应用 🌐
- 邮件分类（垃圾邮件过滤）
- 图像识别（如人脸识别）
- 推荐系统（如视频平台内容推荐）
- 金融风控（信用评分模型）
扩展学习 🚀
如需深入理解算法原理，可参考：
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