机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点概览：

1. 基本概念 📚

  • 定义：机器学习是数据驱动的学科，旨在构建模型以自动改进特定任务的性能
  • 核心目标：从数据中发现模式，实现泛化能力（Generalization）
  • 关键要素：
    • 数据集（Dataset）
    • 特征（Features）
    • 标签（Labels）
    • 模型（Model）
    • 评估指标（Metrics）
机器学习

2. 主要学习类型 📊

类型 特点 示例
监督学习 有标签数据 线性回归、决策树
无监督学习 无标签数据 聚类分析、降维
强化学习 通过奖励机制 游戏AI、机器人控制
监督学习
无监督学习
强化学习

3. 常用算法 🧠

  • 线性模型：逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）
  • 树模型：随机森林（Random Forest）、梯度提升（Gradient Boosting）
  • 神经网络：多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）

4. 应用场景 🌍

  • 图像识别（如人脸识别）
  • 自然语言处理（如情感分析）
  • 推荐系统（如电商平台推荐）
  • 金融风控（如信用评分）
图像识别

扩展阅读 🔍

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