🧠 机器学习基础入门指南

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型来实现预测与决策。其核心目标是让计算机具备从经验中学习的能力，无需显式编程即可完成任务。

核心概念与分类

• 监督学习
  通过带标签的数据训练模型，如回归、分类任务

  

• 无监督学习
  处理无标签数据，用于聚类、降维等

  

• 强化学习
  通过试错与奖励机制优化决策过程

  

学习资源推荐

📚 推荐入门路径：

1. 机器学习基础教程（本站链接）
2. 《机器学习实战》（作者：Peter Harrington）
3. Kaggle 学习平台（外部链接）

实践建议

• 从简单算法（如线性回归、K-Means）开始实践
• 使用 Python 的 Scikit-learn 库
• 参与开源项目或数据集分析（如 UCI 机器学习仓库）

💡 小贴士：理解「特征工程」和「模型评估」是构建有效模型的关键步骤！