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。以下是关键知识点概述：
1. 什么是机器学习？
机器学习旨在让计算机从数据中学习规律，无需显式编程。其核心在于算法与数据集的结合，例如：
- 监督学习：带标签的数据训练模型（如线性回归、决策树）
- 无监督学习：发现数据中的潜在模式（如聚类分析、降维）
- 强化学习：通过试错与奖励机制优化决策（如游戏AI）
2. 学习流程图解
- 数据收集：确保数据质量与多样性 📊
- 数据预处理：清洗、标准化、特征工程 🛠️
- 模型选择：根据任务类型匹配算法 🔍
- 训练与验证：划分训练集/测试集，评估性能 📈
- 部署优化：模型压缩与实时推理 🚀
3. 实战建议
- 使用 Python 作为首选工具
- 推荐从 Scikit-learn 开始实践
- 想要更深入学习，请访问 /zh/tutorials/ml_models
4. 应用场景
- 推荐系统：如电商商品推荐 🛍️
- 图像识别：如人脸识别 📸
- 自然语言处理：如情感分析 💬