机器学习是让计算机通过数据学习规律的科学，其核心在于算法的选择与应用。以下是常见算法分类及学习建议：
常用算法分类 📚
1. 监督学习 ✅
- 线性回归：通过拟合数据点寻找最佳直线
- 决策树：基于树状结构进行规则划分
- 随机森林：集成多个决策树提升准确性
- 支持向量机 (SVM)：寻找最优分类边界
- 神经网络：模拟人脑处理信息的模型
2. 无监督学习 🔍
- K均值聚类：将数据分组到K个簇中
- 层次聚类：通过树状结构展示数据层次关系
- 主成分分析 (PCA) : 降维处理高维数据
3. 强化学习 🕹
- Q学习：通过奖励机制优化决策
- 深度Q网络 (DQN) : 结合深度学习的强化学习方法
学习路径建议 🧭
- 从基础算法（如线性回归）开始实践
- 掌握数据预处理与特征工程技巧
- 深入理解模型评估指标（如准确率、F1值）
- 尝试使用深度学习框架（如TensorFlow）实现复杂模型