# 机器学习入门 ## 什么是机器学习? 机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进。 ## 主要类型 ### 监督学习 - **分类**: 预测类别标签 - **回归**: 预测连续数值 ### 无监督学习 - **聚类**: 发现数据中的群组 - **降维**: 减少特征数量 ### 强化学习 - 通过与环境交互学习最优策略 ## 常用算法 1. **线性回归**: 预测连续值 2. **逻辑回归**: 二分类问题 3. **决策树**: 易于理解和解释 4. **随机森林**: 集成学习方法 5. **支持向量机**: 处理高维数据 6. **神经网络**: 深度学习基础 ## Python机器学习库 - **Scikit-learn**: 经典机器学习算法 - **TensorFlow**: 深度学习框架 - **PyTorch**: 动态深度学习框架 - **XGBoost**: 梯度提升算法 ## 学习路径 1. 掌握Python基础 2. 学习数据处理(Pandas, NumPy) 3. 理解统计学基础 4. 实践经典算法 5. 深入深度学习 机器学习正在改变世界,值得每个人学习!