欢迎来到机器学习入门指南！这里是您了解机器学习核心概念的第一站，通过简单易懂的方式，带您掌握算法、数据与模型的基本原理。
🧠 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，使计算机能够自动学习规律并做出预测或决策。
💡 核心思想：从数据中提取知识，而非依赖传统编程规则。
📌 核心概念速览
- 训练集：用于训练模型的数据集合
- 测试集：验证模型性能的数据集合
- 特征：数据中的输入变量（如年龄、收入）
- 标签：需要预测的目标变量（如是否购买）
- 模型：通过算法学习的数学表达式
🔄 学习类型分类
监督学习 📊
- 线性回归 📈
- 逻辑回归 🧮
- 支持向量机 (SVM) ⚖️
- 决策树 🌳
无监督学习 🧩
- K-均值聚类 🧵
- 主成分分析 (PCA) 📊
- 关联规则挖掘 🔍
强化学习 🕹️
- Q-learning 🧠
- 深度强化学习 🤖
📈 实际应用案例
- 预测房价 🏠
- 识别手写数字 🖋️
- 推荐系统 🎯
- 图像分类 📷
🚀 下一步学习
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