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。其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。
主要类型 🌐
监督学习 📊
使用带标签的数据集进行训练，如分类（🐱）和回归（📈）任务。无监督学习 🧩
处理无标签数据，用于聚类（👥）和降维（📦）。强化学习 🎮
通过试错与环境互动，优化决策策略。
学习流程 🔄
数据收集 📁
确保数据质量与多样性，可参考数据科学基础教程。特征工程 🔧
数据预处理与特征选择，是模型性能的关键。模型训练 🧠
选择合适的算法（如线性回归、决策树）并进行参数调优。评估与部署 📈
使用交叉验证测试模型，并部署到实际场景中。
实践建议 🛠️
扩展学习 🔗
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