机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点梳理：

一、核心概念

  • 定义：机器学习是数据驱动的模式发现过程
  • 目标：构建可泛化的预测模型
  • 关键要素：数据、特征、算法、训练/推理
机器学习_流程图

二、主要类型

类型 特点 应用场景
监督学习 有标签数据 图像分类、房价预测
无监督学习 无标签数据 用户分群、异常检测
强化学习 通过试错学习 游戏AI、机器人控制
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三、典型应用

  • ✅ 自然语言处理：情感分析、机器翻译
  • ✅ 计算机视觉：目标检测、人脸识别
  • ✅ 推荐系统：个性化内容推荐
计算机视觉_图像识别

四、学习资源

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推荐系统_算法流程