机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现模式识别与预测。以下是关键知识点：
1. 核心概念 📚
- 定义：让计算机从经验（数据）中学习，无需显式编程
- 三要素：
- 数据：训练模型的原材料
- 模型：通过算法构建的数学表达式
- 目标：最小化损失函数（如均方误差）
- 核心流程：数据收集 → 数据预处理 → 模型训练 → 模型评估 → 部署应用
2. 学习类型 🧩
| 类型 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签数据 | 分类（如垃圾邮件检测）、回归（如房价预测） |
| 非监督学习 | 无标签数据 | 聚类（如客户分群）、降维（如数据可视化） |
| 强化学习 | 通过奖励机制 | 游戏AI、机器人路径规划 |
3. 常用算法 📈
- 线性回归 📊
- 决策树 🌳
- 支持向量机 📌
- K-均值聚类 🧵
- 神经网络 🧠
4. 应用场景 🌍
- 医疗诊断 🩺
- 金融风控 💰
- 推荐系统 🎯
- 自动驾驶 🚗
想要深入学习？可参考机器学习实战教程了解具体实现方法。