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

1. 核心概念 📚

  • 监督学习:带标签的数据训练,如分类(🐱 分类图片)/回归(📈 预测数值)
  • 无监督学习:无标签的数据探索,如聚类(📦 分组数据)/降维(📉 简化特征)
  • 强化学习:通过奖励机制优化决策,如游戏AI(🎮 动态策略调整)

2. 学习步骤 🧭

  1. 数据收集:确保数据质量与多样性
  2. 数据预处理:清洗(🧼 去除噪声)/归一化(📐 标准化范围)
  3. 模型选择:根据任务类型选择算法
  4. 训练与评估:使用交叉验证(🔍 分割数据集)/混淆矩阵(📊 评估性能)

3. 工具与框架 🛠

  • Python(🐍 代码示例)
  • TensorFlow/PyTorch(🧠 深度学习框架)
  • Scikit-learn(📊 传统机器学习库)

4. 推荐资源 🌐

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