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。以下是常见算法分类及学习建议：
🧠 算法分类概览
- 监督学习：有标签数据训练
- 线性回归 📈
- 决策树 🌳
- 支持向量机 📊
- 无监督学习：无标签数据探索
- K均值聚类 🧩
- 主成分分析 📌
- 关联规则挖掘 🔍
- 强化学习：通过试错优化策略
- Q学习 🕹️
- 深度强化学习 🤖
📈 学习路径推荐
- 先掌握数学基础：线性代数 📌、概率统计 📊
- 实践项目：尝试使用TensorFlow入门教程
- 深入进阶：学习机器学习实战案例
📌 实际应用场景
- 金融：风险评估 💰
- 医疗：疾病预测 🩺
- 推荐系统：个性化推荐 🎯
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