机器学习简介 🤖

机器学习是人工智能的核心领域之一，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点：

基本概念

• 定义：机器学习 = 数据 + 算法 + 计算能力
• 目标：发现数据中的模式，实现自动化决策
• 核心流程：
  1. 数据收集
  2. 特征工程 🧬
  3. 模型训练 📊
  4. 模型评估 📉
  5. 部署应用 🚀

主要类型

• ✅ 监督学习：有标签数据训练，如分类（分类_算法）或回归（线性_回归）
• 🧾 无监督学习：发现数据内在结构，如聚类（聚类_分析）或降维
• 🎮 强化学习：通过试错机制优化决策，常见于游戏AI

应用领域

• 🏭 工业预测性维护
• 📈 金融风控建模
• 🏫 教育个性化推荐
• 📱 移动端智能助手

学习资源

• 点击进入机器学习入门指南 获取实战代码示例
• 推荐书籍：《机器学习基础》（作者_周志华）
• 在线课程：Coursera上的机器学习专项课程