机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型来实现预测与决策。以下是关键知识点梳理：

🌱 什么是机器学习？

  • 定义：让计算机从数据中学习规律并做出预测的技术
  • 核心：算法 + 数据 + 迭代优化
  • 应用场景：图像分类、自然语言处理、推荐系统等

🧠 主要学习类型

类型 特点 示例
监督学习 有标签数据 邮件分类、房价预测
无监督学习 无标签数据 客户分群、异常检测
强化学习 通过试错学习 游戏AI、自动驾驶

📈 核心流程图解

机器学习流程
*图：从数据收集到模型部署的完整流程*

🧪 实践工具推荐

  • ✅ Python：主流编程语言（推荐使用Python教程）
  • ✅ Scikit-learn：经典机器学习库
  • ✅ TensorFlow/PyTorch：深度学习框架

🚀 扩展阅读

想深入了解？可继续阅读：

📌 提示：学习机器学习需要数学基础（线性代数、概率统计），建议同步学习数学基础课程