机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型，让计算机具备自主学习能力。以下是关键知识点：

📌 1. 机器学习基础概念

  • 定义：机器学习是利用算法分析数据，发现模式并做出预测的学科
  • 类型：
    • 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）
  • 核心思想：数据驱动决策，通过迭代优化模型性能
机器学习基础

📌 2. 常用算法与工具

算法 应用场景 工具示例
线性回归 预测连续值 Scikit-learn
支持向量机 分类任务 TensorFlow
随机森林 复杂模式识别 PyTorch
监督学习

📌 3. 实战建议

  • 从经典数据集（如鸢尾花数据集）开始实践
  • 掌握Python基础语法与NumPy/Pandas库
  • 学习模型评估指标（如准确率、F1分数）
机器学习实战

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