什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型让计算机自动学习规律。核心目标是让系统具备从经验中改进的能力，无需显式编程。
✅ 关键特征：
- 数据驱动决策
- 自动模式识别
- 持续优化能力
核心概念速览📚
| 概念 | 描述 |
|---|---|
| 训练集 | 用于训练模型的数据集合 |
| 测试集 | 评估模型性能的数据 |
| 过拟合 | 模型过度适应训练数据，导致泛化能力差 |
主流学习类型💡
- 🔄 监督学习：带标签数据训练（如分类、回归）
- 🧾 无监督学习：探索数据潜在结构（如聚类、降维）
- 📈 强化学习：通过奖励机制优化决策（如游戏AI）
应用场景示例🚀
- 📸 图像识别（如人脸识别）
- 🎯 推荐系统（如视频内容推荐）
- 📊 数据分析（如用户行为预测）
扩展阅读🔗
想要深入了解机器学习基础，可访问 机器学习概述 查看更系统的讲解。