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，使计算机具备自主学习能力。核心目标是让系统从经验中学习，无需显式编程即可完成任务。
核心概念 📘
- 监督学习：使用带标签的数据训练模型，如分类和回归任务
- 无监督学习：挖掘未标记数据的潜在结构，如聚类和降维
- 强化学习：通过试错与环境互动，优化决策策略
学习路径 🧭
基础准备
- 数学基础：线性代数、概率统计
- 编程技能：Python（推荐使用
scikit-learn库） - 数据处理：掌握Pandas、NumPy等工具
经典算法实践
- 决策树 🌳
- 支持向量机 SVM 📉
- K-均值聚类 🌀
进阶方向
- 深度学习（推荐路径：/ai_ml_tutorials/deep_learning_intro）
- 自然语言处理 📘
- 推荐系统 🎯
实战建议 💡
- 从Kaggle入门数据集开始练习（如泰坦尼克号生存预测）
- 使用Jupyter Notebook进行交互式实验
- 参考权威书籍：《机器学习实战》《Python机器学习》