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或决策。以下是关键知识点：
核心概念
- 监督学习：带标签的数据训练模型，如分类（🐱）和回归（📈）任务
- 无监督学习：未标注数据的探索，如聚类（🧬）和降维（📉）
- 强化学习：通过试错与奖励机制优化策略（🎮）
- 深度学习：基于神经网络的多层特征提取（🧠）
应用领域
- 图像识别（📸）：如手写数字识别
- 自然语言处理（📝）：如情感分析
- 推荐系统（🎯）：如个性化内容推送
- 金融风控（💸）：如欺诈检测
学习路径
- 掌握数学基础（线性代数、概率统计）
- 学习编程语言（Python）
- 熟悉主流框架（TensorFlow/PyTorch）
- 实践经典算法（KNN、SVM、CNN）
- 参与实际项目（📊）
机器学习流程
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