机器学习基础入门 🚀
机器学习是人工智能的核心领域，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点概览：
1. 核心概念 📚
- 定义：让计算机从数据中学习规律，而非依赖传统编程逻辑
- 目标：通过算法优化模型性能，完成分类、回归、聚类等任务
- 关键要素：训练数据、特征工程、模型选择、评估指标
2. 主要学习类型 🧩
- 🔍 监督学习：带标签数据训练（如线性回归
/zh-cn/courses/linear_regression、分类算法） - 🌀 无监督学习：发现数据潜在结构（如K-Means聚类、降维技术）
- 📈 强化学习：通过试错机制优化决策（如AlphaGo算法）
3. 实践建议 🛠️
- 从经典算法入手：如决策树、支持向量机
- 掌握Python库：
scikit-learn实现模型训练 - 每日练习：使用Kaggle数据集进行实战训练
4. 拓展阅读 🌐
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