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决策。以下是关键知识点：
1. 基础概念
- 机器学习依赖算法和数据，通过训练模型预测未知结果
- 典型流程：数据收集 → 特征提取 → 模型训练 → 预测与优化
2. 主要类型
- 📈 监督学习：带标签数据（如分类、回归）
- 🧠 无监督学习：无标签数据（如聚类、降维）
- 🎮 强化学习：通过奖励机制优化决策（如游戏AI）
3. 实际应用
- ✅ 推荐系统（如电商商品推荐）
- 📊 图像识别（如人脸识别技术）
- 📉 自然语言处理（如智能客服）
4. 学习资源
- 点击进入入门教程 获取实践代码示例
- 推荐书籍：《机器学习实战》《深度学习》（花书）
如需更深入探讨，请继续阅读扩展内容 👉 /tutorials/machine-learning/basics