机器学习是人工智能领域的重要分支，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是核心知识点梳理：
什么是机器学习？
机器学习让计算机通过数据自动学习规律，无需显式编程。例如：
- 给定大量猫狗图片，自动区分物种
- 分析用户行为数据，预测购买倾向 ✅ 核心要素：数据、模型、算法、迭代优化
主要学习类型
- 监督学习 📊
监督学习_机器学习
通过带标签数据训练模型（如线性回归、决策树） - 无监督学习 🔍
无监督学习_机器学习
发现数据潜在结构（如聚类分析、降维） - 强化学习 🎮
强化学习_机器学习
通过试错机制优化决策（如游戏AI、自动驾驶）
学习步骤指南
- 数据收集与预处理 📁
清洗数据、特征工程、标准化处理 - 模型选择与训练 🧠
模型选择_机器学习
使用交叉验证评估模型性能 - 部署与优化 🔄
持续迭代改进模型准确率
应用场景案例
- 医疗诊断：通过影像数据辅助疾病检测
- 金融风控：识别欺诈交易模式
- 推荐系统：个性化内容推送
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机器学习_流程图