机器学习是人工智能的一个重要分支，通过数据训练模型，使计算机具备从经验中学习的能力。以下是核心概念解析：
1. 核心分类 📘
监督学习 📈
使用带标签的数据集，通过学习输入-输出映射关系进行预测。无监督学习 📉
在无标签数据中发现潜在模式或结构，如聚类分析。强化学习 🤖
通过试错机制与环境互动，最大化累积奖励。
2. 典型应用场景 💡
- 图像识别 🖼️
- 自然语言处理 📖
- 推荐系统 🎯
3. 学习路径建议 🔗
- 深入理解算法原理：请访问 /ml_tutorial 查看教程
- 探索工具实践：可前往 /ml_tools 了解常用框架
- 拓展知识体系：建议阅读 /ml_concepts/advanced 获取进阶内容
通过持续学习与实践，您将逐步掌握机器学习的核心思想与技术实现 🚀