机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心领域之一，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点：
1. 基本概念
- 定义：机器学习是通过算法分析数据，自动发现模式并改进性能的技术
- 核心目标：从数据中学习，而非依赖明确的程序指令
- 应用场景：图像识别、自然语言处理、推荐系统等
2. 学习类型
| 类型 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标注数据训练 | 分类、回归 |
| 无监督学习 | 无标注数据探索 | 聚类、降维 |
| 强化学习 | 通过奖励机制优化 | 游戏AI、自动驾驶 |
3. 应用实例
- 📊 数据分析：通过学习历史数据预测趋势
- 🤖 智能助手：自然语言处理技术实现对话理解
- 🎮 游戏AI：强化学习优化策略决策
4. 学习路径推荐
如需深入理解机器学习分类，可访问：
机器学习类型详解
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