什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型，使计算机具备自主学习能力。其核心目标是让系统从经验中学习，无需显式编程即可完成任务。
核心概念速览
- 监督学习：带标签数据训练模型，如分类（🐱）、回归（📈）
- 无监督学习：无标签数据挖掘模式，如聚类（🌍）、降维（📉）
- 强化学习：通过奖励机制优化决策，如游戏AI（🎮）
学习资源推荐
- 机器学习学习路径图 - 系统化入门指南
- Python机器学习实战 - 代码示例与练习
- AI伦理与规范 - 技术应用的边界思考
实践建议
- 从经典算法开始（如线性回归、K-Means）
- 使用开源框架（TensorFlow, PyTorch）进行实验
- 参与社区项目（🔗 点击此处查看项目列表）