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，使计算机具备从经验中学习的能力。核心目标是让系统能够自动改进而不依赖显式编程。
基础分类
- 监督学习 📊（如线性回归、决策树）
- 无监督学习 🧠（如聚类分析、降维）
- 强化学习 💪（如深度Q网络、策略优化）
- 半监督学习 🔄（结合少量标注数据与大量未标注数据）
核心流程
- 数据收集 📁
- 数据预处理 🧼（清洗、标准化、特征工程）
- 模型训练 📈
- 模型评估 📊（使用准确率、F1分数等指标）
- 部署应用 🚀
入门资源
- 机器学习进阶指南 📚
- 实践教程：从零构建分类模型 🛠️
常见问题
- 如何选择合适的算法？
- 数据量不足怎么办？
- 模型过拟合如何解决？
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