🧠 机器学习是人工智能的核心技术之一，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点概览：

1. 核心概念

  • 监督学习（Supervised Learning）：带标签数据训练，如分类（🐱）、回归（📈）
  • 无监督学习（Unsupervised Learning）：未标注数据探索，如聚类（📦）、降维（📉）
  • 强化学习（Reinforcement Learning）：通过奖励机制优化决策，如游戏AI（🎮）

2. 常见算法

算法类型 典型算法 应用场景
监督学习 决策树、支持向量机 图像识别、金融风控
无监督学习 K-Means、PCA 用户分群、推荐系统
强化学习 Q-Learning、DQN 自动驾驶、机器人控制

3. 学习资源

📚 建议从基础理论开始：

机器学习流程

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📌 扩展阅读：了解机器学习在实际中的应用，可访问 机器学习项目案例 进一步学习。

监督学习

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