什么是机器学习？
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。其核心在于让计算机从经验中学习，而非依赖传统编程逻辑。
机器学习的主要类型
- 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 🔄（如深度Q网络、策略优化）
- 半监督学习 🔄📊（结合少量标注数据与大量未标注数据）
学习路径推荐
- 先掌握基础数学：线性代数、概率统计
- 学习编程语言：Python（推荐使用
scikit-learn库） - 实践项目：从Kaggle数据集开始
- 深入框架：TensorFlow/PyTorch进阶
必读书籍
- 《机器学习实战》📚 点击查看完整目录
- 《深度学习》🧠 扩展阅读：深度学习与机器学习的区别
- 《机器学习系统设计》⚙️（含代码示例与工程实践）
互动练习
尝试用以下工具进行实践：
常见误区
⚠️ 避免过度拟合数据，记得使用交叉验证！
⚠️ 选择模型时需结合数据量与计算资源，如小数据集可用朴素贝叶斯，大数据集建议用XGBoost或神经网络
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