机器学习是人工智能的核心领域之一，致力于让计算机通过数据学习规律并做出决策。以下是关键知识点概览：
1. 机器学习定义
机器学习是通过算法分析数据，自动发现模式并改进性能的学科。
🔍 图片：机器学习流程图
2. 主要类型
- 监督学习（如线性回归、决策树）
- 无监督学习（如聚类分析、降维）
- 强化学习（如Q-learning、深度强化学习）
- 半监督学习与自监督学习
3. 核心算法
| 算法 | 应用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| K-近邻 | 分类与回归 | 简单但计算成本高 |
| 支持向量机 | 分类 | 鲁棒性强 |
| 随机森林 | 集成学习 | 抗过拟合 |
4. 实践建议
📌 入门推荐：
5. 扩展阅读
想深入了解？可参考 机器学习进阶指南 了解深度学习与神经网络。
🤖 图片：神经网络结构