机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点概览：

📚基础概念

  • 定义：让计算机从数据中学习规律，无需显式编程
  • 核心要素：
    • 数据集（如：/ai_tutorial/datasets）
    • 模型算法（如：线性回归、决策树）
    • 训练与推理流程
  • 应用场景：图像识别、自然语言处理、推荐系统等

🧭学习路径

  1. 掌握数学基础（线性代数、概率统计）
  2. 学习编程语言（推荐 Python，路径：/ai_tutorial/python）
  3. 熟悉机器学习框架（如 Scikit-learn、TensorFlow）
  4. 实践经典案例（分类、回归、聚类任务）

🔍常用算法

类型 示例 特点
监督学习 ✅ 支持向量机(SVM) 需标注数据
无监督学习 ✅ K-Means聚类 自动发现模式
强化学习 💡 深度Q网络(DQN) 基于奖励机制

🛠️实战项目

  1. 数据预处理（缺失值填充、标准化）
  2. 模型训练（使用 sklearn 的 fit() 方法）
  3. 性能评估（混淆矩阵、ROC曲线）
  4. 部署应用（模型导出为 .pkl 文件）

📚扩展阅读

机器学习概述
监督学习
无监督学习
项目实践