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。以下是关键知识点概览：
1. 基础概念 📚
- 定义：让计算机从数据中自动学习规律并改进性能
- 核心思想：用数据代替显式编程
- 典型应用：图像识别、自然语言处理、推荐系统
2. 主要类型 📊
| 类型 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签数据训练 | 回归分析、分类任务 |
| 无监督学习 | 无标签数据探索 | 聚类、降维 |
| 强化学习 | 通过奖励机制优化 | 游戏AI、机器人控制 |
3. 学习资源 🌐
4. 实践建议 💡
✅ 从简单算法开始（如线性回归）
✅ 使用Scikit-learn库进行实验
✅ 参加Kaggle竞赛提升实战能力
机器学习的世界充满可能性，建议从基础概念逐步深入！