机器学习入门：Jupyter Notebook 实战示例 🚀

📚 什么是机器学习？

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。其核心思想是让计算机从经验中学习，而非依赖显式编程。

🧠 核心概念图解

• 监督学习：带标签数据训练模型（如分类、回归）
• 无监督学习：探索无标签数据的潜在结构（如聚类、降维）
• 强化学习：通过奖励机制优化决策过程
• 深度学习：多层神经网络处理复杂模式

📌 实战示例：用Python实现线性回归

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import make_regression

# 生成模拟数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.1)
model = LinearRegression().fit(X, y)
plt.scatter(X, y, color='blue')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red')
plt.xlabel('特征')
plt.ylabel('目标值')
plt.title('线性回归可视化')
plt.show()

🔗 扩展学习

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