机器学习是人工智能的核心领域之一，通过数据训练模型，使计算机具备自主学习和决策能力。以下是关键知识点概览：
1. 核心概念 🔍
- 监督学习 📊：带标签数据训练，如分类（🐶 vs 🐱）和回归（📈预测数值）
- 无监督学习 🧩：无标签数据探索，如聚类（👥分组分析）和降维（📦数据压缩）
- 强化学习 🎮：通过奖励机制优化决策，如游戏AI（🎮AlphaGo）
- 特征工程 🧹：数据预处理的关键步骤，提取有效信息（📊特征选择）
2. 常见算法 🧠
| 算法类型 | 典型算法 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 分类 | 决策树 | 图像识别（🖼️） |
| 回归 | 线性回归 | 房价预测（🏠） |
| 聚类 | K-Means | 用户分群（👥） |
| 降维 | PCA | 数据可视化（📊） |
3. 学习流程 🔄
- 数据收集（📦）
- 数据清洗（🧼）
- 模型训练（🧠）
- 模型评估（📊）
- 部署应用（🚀）
4. 扩展阅读 📚
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