机器学习算法教程 🚀
什么是机器学习算法？
机器学习算法是让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策的核心工具。它们可以分为以下几大类：
监督学习 📊
通过带标签的数据训练模型，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等。无监督学习 🔍
处理无标签数据，用于发现隐藏模式，如聚类（K-Means）、降维（PCA）等。强化学习 🎮
通过试错与环境交互来优化决策，常见于游戏AI和机器人控制。
常见算法对比 📋
| 算法类型 | 代表算法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 线性回归 | 预测数值型结果 |
| 无监督学习 | K-Means | 数据分组与分类 |
| 强化学习 | Q-Learning | 动态环境决策优化 |
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