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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