机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点梳理：
1. 基础概念
- 定义：机器学习是让计算机从数据中学习规律并做出预测的技术
- 核心思想：通过算法从历史数据中提取模式，应用于新数据
- 应用场景：图像识别、自然语言处理、推荐系统等
2. 学习类型
- 监督学习：有标签数据训练，如回归、分类任务
- 无监督学习：无标签数据探索，如聚类、降维
- 强化学习：通过奖励机制优化决策过程
3. 典型应用
- 医疗诊断：辅助医生分析影像数据 🏥
- 金融风控：检测异常交易 📊
- 自动驾驶：环境感知与路径规划 🚗
4. 学习资源
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机器学习如同给计算机赋予"直觉"，通过数据训练代替硬编码规则 🧠💡
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