机器学习入门教程 🧠

机器学习是人工智能的核心技术之一，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点整理：

基本概念

• 监督学习：带标签数据训练模型，如分类（🐱）和回归（📈）任务
• 无监督学习：探索无标签数据的潜在结构，如聚类（🧩）和降维（📉）
• 强化学习：通过试错机制优化决策，如游戏AI（🎮）和机器人控制

常见算法

1. 线性回归：用直线拟合数据关系
2. 决策树：通过树状结构进行规则划分
3. 神经网络：模拟人脑的复杂计算模型

学习资源

• 想深入了解机器学习原理？可参考 人工智能基础教程
• 实践推荐：机器学习实战项目库 提供代码示例和数据集

机器学习 = 数据 + 算法 + 迭代优化，保持好奇才能突破技术边界！🚀