机器学习算法入门教程 🚀

机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。以下为经典算法分类与学习指南：

1. 核心算法类型 📌

• 监督学习 📈
  适用于有标签数据的场景，如分类（逻辑回归、支持向量机）和回归（线性回归、随机森林）

  

• 无监督学习 🧩
  处理无标签数据，常用聚类（K-Means、DBSCAN）和降维（PCA、t-SNE）技术

  

• 强化学习 🔄
  通过奖励机制训练模型，典型应用包括游戏AI和机器人路径规划

  

2. 实战案例推荐 📊

• 线性回归 📈 点击查看代码示例
• 决策树 🌳 深入解析构建过程
• 神经网络 🧠 从零实现手写数字识别

3. 学习路径建议 🧭

1. 先掌握基础数学知识（线性代数/概率统计）
2. 学习Python编程基础（推荐使用scikit-learn库）
3. 实践数据预处理技巧

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