🧠 什么是机器学习？
机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。主要分为三大类：
- 📊 监督学习（如线性回归、决策树）
- 🌀 无监督学习（如聚类分析、降维）
- 🧩 强化学习（如Q-learning、深度强化学习）
📚 学习路径推荐
- 基础准备
- 安装Python环境（推荐Python官网）
- 学习NumPy/Pandas数据处理（tutorials/python/data_analysis）
- 核心框架
- 掌握scikit-learn库使用方法
- 理解TensorFlow/PyTorch深度学习架构
- 实战项目
- 搭建手写数字识别模型（MNIST数据集）
- 实现电影评论情感分析系统
🧪 代码示例（简化版）
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 评估性能
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")