机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测。以下是关键概念解析：
基础知识
- 定义：机器学习是让计算机系统通过经验（数据）提升性能的技术
- 目标：发现数据中的模式，构建可泛化的预测模型
- 核心：算法 + 数据 + 迭代优化
主要类型
| 类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签数据训练 | 分类（图像识别）、回归（房价预测） |
| 无监督学习 | 无标签数据探索 | 聚类（客户分组）、降维（数据可视化） |
| 强化学习 | 通过奖励机制优化 | 游戏AI、机器人控制 |
学习路径建议
- 先掌握线性代数与概率基础
- 学习Python编程语言（推荐使用Jupyter Notebook）
- 实践经典算法：线性回归、KNN、决策树
- 深入框架学习：TensorFlow/PyTorch入门