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：
1. 核心概念
- 数据集：训练模型的基础，包含特征与标签
- 特征工程：数据预处理与转换过程
- 模型训练：通过算法从数据中学习规律
2. 学习类型
- 监督学习：有标签数据的训练方式
- 无监督学习：发现数据潜在结构的方法
- 强化学习：通过奖励机制优化决策
3. 常用算法
- 线性回归 📈
- 决策树 🌳
- 支持向量机 📊
- K-均值聚类 🧩
4. 实践建议
- 从简单算法开始，逐步深入
- 注重数据质量与特征选择
- 使用交叉验证评估模型性能
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