机器学习是人工智能的核心领域，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。它广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
机器学习的主要类型
监督学习（Supervised Learning）
通过带标签的数据训练模型，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等。无监督学习（Unsupervised Learning）
利用无标签的数据发现隐藏模式，如聚类分析（K-means）、降维（PCA）等。强化学习（Reinforcement Learning）
通过与环境交互学习最优策略，如Q学习、深度强化学习（DRL）等。
典型应用场景
✅ 医疗诊断：通过患者数据预测疾病风险
✅ 金融风控：识别欺诈交易模式
✅ 推荐系统：基于用户行为生成个性化推荐
✅ 自然语言处理：情感分析、机器翻译
✅ 自动驾驶：实时环境感知与决策
（点击 这里 了解更详细的分类与原理）
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