机器学习基础概览 📚

机器学习是人工智能的核心技术之一，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点：

1. 核心概念

• 监督学习 📈
  使用带标签的数据集，如分类（🐱）和回归（📈）任务。
• 无监督学习 🌀
  处理未标注数据，如聚类（🌀）和降维（📉）。
• 强化学习 🕹️
  通过试错机制优化策略，如游戏AI（🕹️）和机器人控制。

2. 入门资源

• 机器学习实战教程
• AI基础概念解析
• 深度学习入门指南

3. 工具与框架

• Python的Scikit-learn库（📦）
• TensorFlow和PyTorch（🧠）
• 数据可视化工具（📊）

如需深入学习，可点击机器学习实战教程获取代码示例！