什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型实现预测或决策。核心目标包括：
- 📈 数据驱动：从历史数据中提取规律
- 🧠 自动学习：无需显式编程
- 🔄 持续优化：通过迭代提升性能
本教程适合初学者了解基础概念，更多实践案例请查看 ml_intro
入门路径图 🗺️
- 👨🔬 数学基础：线性代数、概率统计
- 🧠 算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习
- 📁 工具链：Python + Scikit-learn + TensorFlow
- 🧪 实战项目：手写数字识别 / 房价预测
学习资源推荐 📚
- 📚 机器学习原理详解（推荐深入阅读）
- 🎓 Coursera 机器学习课程（国际资源）
- 🛠️ Kaggle 实战案例（数据科学实践平台）
技术路线选择 🧭
| 类型 | 适用场景 | 代表性算法 |
|---|---|---|
| 📊 监督学习 | 有标签数据 | 线性回归 📈、决策树 🌳 |
| 🧩 无监督学习 | 无标签数据 | K-Means 🌀、PCA 📊 |
| 🧠 深度学习 | 复杂模式识别 | CNN 🧠、RNN 🔄 |
常见问题解答 ❓
Q: 如何选择合适算法？
A: 从数据规模、特征类型、任务目标等维度分析，可参考 算法选择指南
Q: 学习资源不足怎么办？
A: 建议结合书籍、在线课程和实战项目，例如：
- 📘 《机器学习实战》（中文经典）
- 📘 Hands-On Machine Learning（英文进阶）