🎯 什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。
📚 主要类型
- 监督学习（如线性回归、决策树）
- 无监督学习（如聚类、降维）
- 强化学习（通过奖励机制优化决策）
🧠 学习步骤
- 数据收集
- 数据预处理（清洗、标准化）
- 模型训练（选择算法并迭代优化）
- 模型评估（使用准确率、F1值等指标）
- 部署应用（将模型集成到实际系统）
🧪 常用算法
| 算法类型 | 适用场景 |
|---|---|
| 线性回归 | 数值预测 |
| 支持向量机 | 分类任务 |
| 随机森林 | 复杂模式识别 |
| K-均值聚类 | 无监督分类 |
🌍 应用场景
- 图像识别
- 自然语言处理
- 推荐系统（如Netflix的个性化推荐）
🔍 扩展阅读
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