机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型实现预测与决策。以下是关键知识点梳理：

1. 核心概念

  • 监督学习 📊
    使用带标签的数据集训练模型，如线性回归、决策树（示例图片：监督学习_流程图）
  • 无监督学习 🧠
    分析无标签数据的结构，如聚类、降维（示例图片：无监督学习_原理）
  • 强化学习 🕹️
    通过试错机制优化策略，如Q-learning（示例图片：强化学习_场景）

2. 常见算法

类型 算法 应用场景
监督 支持向量机 图像分类
无监督 K-均值 用户分群
强化 DQN 游戏AI

3. 学习资源推荐

![机器学习_概念图](https://cloud-image.ullrai.com/q/机器 learning_概念图/)
图示：机器学习的核心流程与应用场景

如需更深入学习，建议结合实践项目加深理解 🚀