什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型以实现预测或决策。其核心在于让计算机从经验中学习，而非依赖传统编程。

机器学习概述

核心概念速览

  • 监督学习：带标签的数据训练模型（如线性回归、决策树）
  • 无监督学习：未标注数据的探索性分析（如聚类、降维）
  • 强化学习：通过试错与奖励机制优化决策（如AlphaGo）
  • 深度学习：基于神经网络的复杂模式识别（如CNN、RNN）
监督与无监督学习

学习路径推荐

  1. 基础数学：线性代数、概率统计、微积分
  2. 编程实践：Python + Scikit-learn库入门
  3. 经典算法：KNN、SVM、随机森林等
  4. 实战项目：手写数字识别（MNIST）或房价预测
  5. 进阶方向：自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）

应用场景示例

  • ✅ 医疗诊断：通过患者数据预测疾病风险
  • ✅ 金融风控：识别异常交易行为
  • ✅ 推荐系统：基于用户历史的个性化推荐
  • ✅ 自动驾驶：实时环境感知与路径规划
机器学习应用案例

扩展阅读

若需深入理解监督学习原理，可参考：
机器学习进阶教程
（包含损失函数与优化算法详解）

注：本文内容遵循学术规范，所有示例均基于合法合规的数据集与技术框架。