什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型实现预测或决策。其核心在于让计算机从经验中学习，而不是依赖显式编程。
主要类型
监督学习 📊
使用带标签的数据训练模型，如分类（🐱）、回归（📈）任务无监督学习 🧠
处理未标注数据，常用于聚类（👥）和降维（📉）强化学习 🕹️
通过试错机制优化决策，如游戏AI训练
标准流程
- 数据收集 📁
确保数据质量与多样性 - 数据预处理 🧼
清洗数据、处理缺失值 - 特征工程 🧩
提取有效特征提升模型表现 - 模型训练 🚀
选择算法并调整参数 - 模型评估 📈
使用准确率、F1分数等指标验证效果 - 部署上线 📦
将模型集成到实际应用中
推荐学习路径
常用工具
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| Python | 数据处理与建模 |
| TensorFlow | 深度学习框架 |
| Scikit-learn | 传统机器学习库 |