机器学习是人工智能的核心领域，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。其核心在于算法优化与模式识别，广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
核心概念 📚
- 定义：从数据中自动学习模式，无需显式编程
- 目标：通过训练提升模型性能，实现泛化能力
- 关键要素：数据集、算法、特征工程、模型评估
主流类型 🌐
| 类型 | 特点 | 典型场景 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签数据训练 | 分类、回归分析 |
| 无监督学习 | 无标签数据发现模式 | 聚类、降维处理 |
| 强化学习 | 通过奖励机制优化决策 | 游戏AI、机器人控制 |
学习路径 🧭
- 先掌握数学基础：线性代数、概率统计、微积分
- 学习编程技能：Python、TensorFlow、PyTorch
- 理解经典算法：决策树、神经网络、支持向量机
- 实践项目经验：Kaggle竞赛、开源项目贡献
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