机器学习是人工智能的核心领域之一，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。以下是关键概念解析：
1. 核心原理 📚
- 数据驱动：通过大量数据训练模型，而非显式编程规则
- 特征工程：提取数据中的关键信息（如：
age、income、gender） - 模型训练：使用算法（如线性回归、决策树）拟合数据分布
- 评估优化：通过准确率、F1分数等指标调整模型性能
2. 学习类型 🌱
监督学习
- 有标签数据训练（如分类、回归）
- 示例：房价预测（
regression）、垃圾邮件识别（classification）
无监督学习
- 无标签数据挖掘（如聚类、降维）
- 示例：客户分群（
clustering）、异常检测（anomaly_detection）
强化学习
- 通过试错与环境交互学习（如游戏AI、机器人控制）
- 示例：AlphaGo的训练过程（
reinforcement_learning）
3. 实践建议 🛠️
- 从经典算法入手（如KNN、SVM）
- 掌握Python库（
scikit-learn、TensorFlow） - 参考 机器学习入门指南 深入学习