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《机器学习（一）：机器学习概述》
本文系统介绍了机器学习的核心概念与应用。首先阐述了人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系，指出机器学习是通过历史数据训练模型实现预测的技术。文章详细讲解了机器学习术语（样本、特征、标签等）、算法分类（监督/无监督/半监督/强化学习）及建模流程（数据获取→特征工程→模型训练→评估）。重点分析了特征工程的重要性及其子领域（特征提取、预处理、降维等），并探讨了模型拟合问题（欠拟合与过拟合）及其解决方法。最后介绍了基于Python的scikit-learn开发环境。全文为机器学习初学者提供了全面的基础知识框架。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2401_87533975/article/details/156954507
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