欢迎来到机器学习基础专题！这里是探索人工智能核心原理的起点，涵盖关键概念、算法分类与实践应用。
什么是机器学习？
机器学习是让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策的技术领域。不同于传统编程，它依赖统计学和算法从经验中改进性能。
主要类型与应用场景
- 监督学习 📊：通过标注数据训练模型，如分类（垃圾邮件检测）和回归（房价预测）
- 无监督学习 🧩：挖掘未标注数据的潜在结构，如聚类（用户分群）和降维（数据可视化）
- 强化学习 🎮：通过试错与奖励机制优化决策，广泛应用于游戏AI和自动驾驶
核心算法概览
| 算法 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
| 线性回归 | 预测连续值 | 房价预测模型 |
| 决策树 | 分类与规则提取 | 客户风险评估 |
| 支持向量机 (SVM) | 高维数据分类 | 图像识别 |
| K-均值聚类 | 无监督数据分组 | 用户行为分析 |
扩展学习资源 📚
- 深入实践：机器学习实战教程
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机器学习是通往AI世界的基石，持续学习与实践是掌握它的关键！🚀