机器学习概述 🧠

机器学习是人工智能的一个重要分支，通过数据训练模型，使计算机具备自主学习和优化能力。以下是核心知识点梳理：

什么是机器学习？

机器学习的核心在于从数据中发现模式，并利用这些模式进行预测或决策。常见方法包括：

• 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）

应用场景

机器学习已渗透到多个领域：

• 📈 金融风控：信用评分、欺诈检测
• 🏥 医疗诊断：医学影像分析、疾病预测
• 📊 推荐系统：个性化内容推送
• 🤖 自然语言处理：智能客服、文本生成

学习路径推荐

1. 入门基础：机器学习基础教程
2. 实战项目：Python机器学习实战
3. 高级算法：深度学习入门

常见误区

⚠️ 不要混淆机器学习与人工智能，后者包含更广泛的技术范畴
⚠️ 数据质量是模型效果的决定性因素，70%的项目失败源于此
⚠️ 算法选择需结合业务场景，如分类任务常用SVM，回归任务用神经网络

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