机器学习
Machine Learning让计算机通过数据自动学习规律和模式，无需显式编程，是人工智能的核心方法论。
# 基础
# 监督学习
机器学习
机器学习的核心思想：让算法从数据中归纳出规律，而非手写规则。
三大学习范式：
| 范式 | 数据 | 代表算法 |
|---|---|---|
| 监督学习 | 有标签 | 线性回归、随机森林、神经网络 |
| 无监督学习 | 无标签 | K-Means、PCA、自编码器 |
| 强化学习 | 奖励信号 | Q-Learning、PPO |
完整流程： 1. 数据收集与清洗 2. 特征工程 3. 选择模型并训练 4. 评估（精确率、召回率、AUC） 5. 部署与监控
提示： 深度学习是机器学习的子集，区别在于自动学习特征而非手工设计。