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：
1. 什么是机器学习？
- 定义：让计算机从数据中学习规律，无需明确编程
- 核心：数据驱动的算法优化过程
- 目标：构建可泛化的预测模型
2. 主要学习类型
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签数据训练 | 图像分类、房价预测 |
| 无监督学习 | 无标签数据发现模式 | 用户聚类、降维分析 |
| 强化学习 | 通过奖励机制优化决策 | 游戏AI、自动驾驶 |
3. 核心工作流程
- 数据收集
- 特征工程 📊
- 模型选择 🧠
- 训练与验证 🔄
- 部署应用 📦
4. 典型应用场景
- 医疗诊断 🏥
- 推荐系统 🎯
- 自然语言处理 💬
- 工业预测性维护 ⚙️