欢迎访问「数据科学博客」的机器学习专题！这里是探索算法、模型与实践的起点，适合初学者和进阶者共同学习。
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，使计算机具备自主学习能力。
核心目标包括：
- 发现数据中的模式
- 实现预测与决策
- 持续优化模型性能
主流学习方式
- 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）
- 深度学习（如神经网络架构）
实际应用场景
- 图像识别：手写数字识别（MNIST数据集）
- 自然语言处理：情感分析、机器翻译
- 推荐系统：基于协同过滤的个性化推荐
- 金融风控：异常检测与信用评分
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