机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型，让计算机具备自主学习能力。以下是关键知识点：
1. 基础概念
- 定义：机器学习是让计算机从数据中学习规律并做出预测的算法集合
- 核心思想：通过大量数据训练模型，而非依赖明确编程规则
- 应用领域：图像识别、自然语言处理、推荐系统等
2. 主要类型
| 类型 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签数据训练 | 邮件分类、房价预测 |
| 无监督学习 | 无标签数据探索 | 用户聚类、降维可视化 |
| 强化学习 | 通过奖励机制优化 | 游戏AI、自动驾驶 |
3. 学习资源推荐
4. 入门建议
- 掌握数学基础：线性代数、概率统计
- 学习编程语言：Python（推荐使用Pandas、Scikit-learn库）
- 实践项目：从Kaggle数据集开始动手