机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点：
1. 核心概念
- 监督学习：带标签数据训练（如分类、回归）
- 无监督学习：未标注数据探索（如聚类、降维）
- 强化学习：通过试错优化决策（如游戏AI）
2. 学习方式
- 批量学习：一次性使用全部数据
- 在线学习：实时更新模型参数
- 增量学习：逐步扩展训练集
3. 应用场景
- 图像识别（如人脸识别）
- 自然语言处理（如情感分析）
- 推荐系统（如电商个性化推荐）
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4. 学习资源
📌 提示：建议从线性回归、决策树等基础算法开始实践，逐步深入深度学习领域！