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：
基础概念 🔧
- 监督学习：带标签数据训练，如回归（房价预测）和分类（图像识别）
- 无监督学习：无标签数据探索，如聚类（用户分群）和降维（数据可视化）
- 强化学习：通过奖励机制优化策略，如游戏AI和机器人控制
应用场景 🌍
- 📊 数据分析：用于趋势预测与异常检测
- 📖 自然语言处理：文本分类、情感分析等
- 📷 计算机视觉：目标检测、图像生成等
- 📈 金融风控：信用评分与欺诈检测
学习路径 📚
- 入门：Python机器学习教程（推荐从基础语法开始）
- 进阶：深度学习实战指南（含代码示例）
- 书籍推荐：《机器学习基础》（附PDF下载）