机器学习是人工智能领域的重要分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是核心知识点梳理：

1. 基本概念 📚

  • 定义：机器学习 = 数据 + 算法 + 迭代优化
  • 分类：
    • 监督学习（如分类、回归）
    • 无监督学习（如聚类、降维）
    • 强化学习（如游戏策略优化）
  • 核心思想：用数据训练模型，代替显式编程规则

2. 应用领域 🌐

  • 医疗诊断：辅助疾病预测与影像分析
  • 金融风控：欺诈检测与信用评分
  • 推荐系统：个性化内容推送算法
  • 自然语言处理：情感分析与机器翻译

3. 学习路径 📖

  1. 入门推荐：机器学习基础教程
  2. 进阶学习：机器学习进阶主题
  3. 实战项目：机器学习项目实战
机器学习概述
监督学习原理
无监督学习应用