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。核心目标是让系统从经验中学习并改进性能，而无需显式编程。
核心概念 ✅
- 监督学习：使用带标签的数据训练模型（如线性回归、决策树）
- 无监督学习：挖掘未标记数据的潜在模式（如聚类分析、降维）
- 强化学习：通过试错与环境互动优化决策（如Q-learning算法）
学习路径 📚
- 基础篇
- 理解数据科学与机器学习的关系
- 掌握Python编程（推荐链接：/community/learning-center/resources/data-science/tutorials/python）
- 进阶篇
- 学习特征工程与数据预处理
- 深入模型评估与调参技巧
- 实战篇
- 使用Scikit-learn构建分类模型
- 尝试TensorFlow/PyTorch框架
- 探索真实场景应用（如图像识别、自然语言处理）
扩展阅读 🔍
实战项目建议 🛠️
- 初学者：用KNN算法实现手写数字识别
- 进阶者：构建LSTM模型预测时间序列数据
- 专家级：尝试迁移学习在目标检测中的应用
机器学习是数据科学的核心技能，建议结合理论与实践逐步深入。如需更多技术细节，请访问 机器学习进阶指南。