📚 什么是机器学习？
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。其核心在于让计算机从经验中学习，无需显式编程。
💡 核心概念解析
- 监督学习：有标签数据训练模型（如回归、分类）
- 无监督学习：发现数据潜在结构（如聚类、降维）
- 强化学习：通过奖励机制优化决策过程
- 深度学习：利用多层神经网络提取特征
🧠 常用算法对比
| 算法类型 | 典型应用 | 优势 | 挑战 |
|---|---|---|---|
| 决策树 | 分类/回归 | 易解释 | 容易过拟合 |
| 支持向量机 | 小样本分类 | 高精度 | 计算复杂度高 |
| 随机森林 | 特征选择 | 抗过拟合 | 需要大量数据 |
| GAN | 生成模型 | 高质量输出 | 训练不稳定 |