机器学习是数据科学领域的重要分支，旨在通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是核心概念与应用场景：
1. 主要类型
监督学习 📊
通过标记数据训练模型，如分类（图像识别）、回归（房价预测）无监督学习 🧩
从未标记数据中发现模式，如聚类（客户分群）、降维（数据可视化）强化学习 🤖
通过试错与环境交互优化策略，如自动驾驶、游戏AI
2. 关键技术
- 神经网络（Neural_Network）
- 自然语言处理（Natural_Language_Processing）
- 联邦学习（Federated_Learning）
3. 扩展阅读
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