机器学习基础教程 🤖

机器学习作为人工智能的核心领域，正在改变我们处理数据和解决问题的方式。以下是关键概念与学习路径：

什么是机器学习？

📘 定义：让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策的技术

• 监督学习（如分类、回归）
• 无监督学习（如聚类、降维）
• 强化学习（如游戏AI、机器人控制）
• 半监督学习与自监督学习

学习必备知识

1. 数学基础
   • 线性代数（矩阵运算）
   • 概率统计（贝叶斯定理）
   • 微积分（梯度下降）
2. 编程技能
   • Python（Pandas、NumPy）
   • 数据可视化（Matplotlib、Seaborn）
3. 算法理解
   • 决策树 🌳
   • 支持向量机 SVM
   • 神经网络 🧠

实践建议 📈

• 从经典数据集开始（如鸢尾花数据集）
• 使用机器学习实战指南深化代码实践
• 跟踪最新研究动态（AI前沿技术）

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