机器学习基础指南 📚

机器学习是人工智能的核心领域，旨在让计算机通过数据学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点：

1. 核心概念 🔍

• 定义：通过算法分析数据，自动发现模式并改进性能
• 目标：构建模型以完成分类、回归、聚类等任务
• 数据类型：结构化数据（如表格）与非结构化数据（如文本/图像）

2. 学习类型 🎯

• 监督学习（如回归、分类）：需标注数据训练模型
• 无监督学习（如聚类、降维）：通过未标注数据发现隐藏结构
• 强化学习：通过试错与奖励机制优化决策过程

3. 关键步骤 🧱

1. 数据收集与预处理
2. 模型选择与训练
3. 模型评估与调优
4. 部署应用

扩展阅读 📚

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