机器学习是人工智能的核心领域，其核心原则可概括为以下几点：
数据质量是基础 📊
- 优质数据 = 准确模型
- 数据需具备代表性、完整性和一致性
模型选择需适配场景 🛠️
- 监督学习（如线性回归、决策树）
- 无监督学习（如聚类、降维）
- 强化学习（如Q学习、策略梯度）
过拟合与欠拟合的平衡 ⚠️
- 过拟合：模型复杂度过高（如高次多项式）
- 欠拟合：模型过于简单（如线性模型处理非线性问题）
- 常用解决方案：正则化、交叉验证、数据增强
验证与评估机制 📈
- 训练集/验证集/测试集划分
- 常用指标：准确率、精确率、召回率、F1分数
- 可参考模型评估指南深入了解
机器学习如同探索未知领域，需在数据、算法与实践间不断迭代。如需系统学习，可访问机器学习基础获取完整课程。