机器学习算法入门 🤖

机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是常见的算法分类与学习路径推荐：

1. 常见算法类型 📊

• 监督学习
  适用于有标签数据的场景，如分类与回归。经典算法包括：

  • 决策树 🌳
  • 支持向量机 📉
  • 随机森林 🔄
  

• 无监督学习
  处理无标签数据，用于聚类与降维。典型方法有：

  • K-Means 🧮
  • 主成分分析 📈
  • 自组织映射 🧠
  

• 强化学习
  通过试错机制优化决策，常见于游戏与机器人控制。

  • Q-Learning 🎮
  • 深度强化学习 🤖
  

• 深度学习
  基于神经网络的复杂模型，适用于图像/语音识别等任务。

  • CNN 🖼️
  • RNN 📜
  • GAN 🎨
  

2. 学习建议 📚

• 从基础算法开始，理解数学原理（如线性代数、概率论）
• 实践为主：使用 资源库 中的代码示例
• 推荐书籍：《机器学习实战》《深度学习入门》
• 参与Kaggle竞赛提升实战能力 🌍

3. 扩展阅读 🔍

• 机器学习模型评估指南
• Python机器学习库使用教程

如需进一步探索算法细节，可点击上方链接深入学习！💡