🧠 机器学习作为人工智能的核心分支，正在重塑我们理解数据和解决复杂问题的方式。以下内容将带你深入了解这一领域：
机器学习简介
机器学习通过算法让计算机从数据中学习规律，无需显式编程即可完成任务。其核心在于构建数学模型，例如：
- 线性回归（Linear_Regression）
- 支持向量机（Support_Vector_Machine）
- 神经网络（Neural_Network）
应用领域
机器学习已渗透到多个领域，包括：
- 📊 数据分析：预测趋势、聚类分析
- 🤖 自动化决策：金融风控、医疗诊断
- 📱 智能交互：语音识别、推荐系统
核心算法分类
- 监督学习（Supervised_Learning）：带标签数据训练，如分类与回归
- 无监督学习（Unsupervised_Learning）：探索数据内在结构，如聚类与降维
- 强化学习（Reinforcement_Learning）：通过奖励机制优化决策
扩展阅读
如需深入了解机器学习的基础知识，可访问 机器学习基础 页面。
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